원시 데이터에서 모델 서빙까지: Kubeflow를 활용한 AI/ML 라이프사이클 청사진

원시 데이터부터 배포 준비가 된 프로덕션 모델까지 머신러닝 프로젝트를 실용적이고 재현 가능한 방식으로 진행할 방법을 찾고 계신가요? 이 글은 AI/ML 라이프사이클의 청사진이 될 것입니다. Kubeflow와 Feast와 같은 오픈 소스 도구를 사용하여 노트북에서 실행하고 자체 프로젝트에 맞게 조정할 수 있는 워크플로를 구축하는 방법을 배우게 될 것입니다. 데이터 준비부터 라이브 추론까지 전체 ML 라이프사이클을 살펴보면서 Kubeflow 플랫폼을 활용하여 응집력 있고 프로덕션 등급의 MLOps 워크플로를 만들 것입니다.