대규모 AI 인프라와 ML 파이프라인 구축
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대규모 AI 시스템 아키텍처
120분
Data Parallel, Model Parallel, Pipeline Parallel
240분
Kubeflow, MLflow로 ML 파이프라인 구축
210분
TensorFlow Serving, TorchServe, Triton
180분
Feast, Tecton으로 피처 관리
150분
모델 드리프트 감지와 성능 추적
180분
MLflow, Weights & Biases, Neptune
150분
GPU 클러스터 관리와 스케줄링
210분
DVC, LakeFS로 데이터 버전 관리
120분
머신러닝을 위한 CI/CD 파이프라인
180분
GPU 리소스 최적화와 비용 관리
120분
대규모 AI 시스템 구축 사례
150분
대규모 AI 시스템 아키텍처 설계
멀티 GPU 분산 학습 환경
End-to-End ML 파이프라인 구축
실시간 모델 성능 추적
인퍼런스 성능 최적화
ML 실험 관리 도구
피처 엔지니어링 파이프라인
GPU 리소스 할당 최적화
데이터/모델 드리프트 감지
인프라 비용 분석 및 최적화