Created by AI 오늘날 복잡한 머신러닝 워크플로우를 어떻게 효율적으로 관리할 수 있을까요? 구글이 제시한 혁신적 MLOps 도구, TFX의 비밀을 파헤칩니다. 머신러닝 프로젝트의 규모가 커지고 복잡해짐에 따라, 데이터 처리부터 모델 배포까지 전 과정을 효율적으로 관리하는 것이 중요해졌습니다. 이러한 배경에서 구글이 개발한 TensorFlow Extended(TFX)는 MLOps 분야에 혁명을 일으키고 있습니다. TFX: MLOps의 게임 체인저 TFX는 엔드투엔드 머신러닝 파이프라인 […]
2025년 MLOps 최신 기술: 크로스 워크스페이스 레지스트리와 AIOps 통합 트렌드 분석
Created by AI 머신러닝 프로젝트 관리를 한곳에서? 크로스 워크스페이스 레지스트리가 어떻게 협업의 패러다임을 바꾸고 있는지 알아봅니다. MLOps 생태계에서 새로운 혁신이 일어나고 있습니다. 바로 ‘크로스 워크스페이스 레지스트리’의 등장입니다. 이 기술은 머신러닝 프로젝트의 관리와 협업 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 그렇다면 크로스 워크스페이스 레지스트리란 무엇이며, 왜 MLOps 혁신의 중심으로 주목받고 있을까요? MLOps 레지스트리의 정의와 중요성 크로스 워크스페이스 레지스트리는 […]
2025년 최신 MLOps 혁신: LLMOps 등장과 생성형 AI 운영 비밀 5가지
Created by AI 대규모 언어 모델을 운영하는 새로운 패러다임, LLMOps가 어떻게 기존 MLOps의 한계를 넘어서고 있는지 알고 계신가요? 인공지능 기술의 급속한 발전과 함께, 머신러닝 운영(MLOps) 분야에도 혁신적인 변화의 바람이 불고 있습니다. 그 중심에 바로 LLMOps(Large Language Model Operations)가 있습니다. LLMOps는 기존 MLOps 프레임워크를 대규모 언어 모델(LLM)의 특수한 요구사항에 맞게 재구성한 새로운 접근 방식입니다. 2025년 7월 […]
2025년 최신 MLOps 기술 완벽 분석: Databricks 통합 플랫폼 핵심 특징 5가지
Created by AI 2025년 7월, 한 번에 모든 ML 라이프사이클을 통합 관리하는 꿈의 플랫폼이 등장했습니다. 왜 전 세계 AI 기업들이 Databricks를 주목하기 시작했을까요? MLOps 분야에 혁명적인 변화가 일어났습니다. Databricks를 중심으로 한 통합 MLOps 생태계가 구축되면서, 기업들은 머신러닝 모델의 개발부터 배포, 모니터링까지 전 과정을 단일 플랫폼에서 관리할 수 있게 되었습니다. 이는 MLOps 팀들이 오랫동안 꿈꿔왔던 이상적인 […]
2025년 최신 MLOps 기술 트렌드와 의존성 관리 핵심 전략 5가지
Created by AI 여러분의 머신러닝 모델, 개발자 PC에서는 잘 동작하다가 실제 배포 환경에서는 에러가 속출한 경험이 있지 않으신가요? 2025년, 이제는 이 문제를 어떻게 극복하는지가 MLOps의 성패를 좌우합니다. 의존성 지옥에서 벗어나기 최근 한 e커머스 기업의 사례는 우리에게 중요한 교훈을 줍니다. 단순한 라이브러리 버전 충돌로 인해 3개월간 추천 모델 배포가 지연되어 막대한 수익 손실을 겪었죠. 이는 MLOps에서 […]
2025년 최신 MLOps 트렌드와 혁신! 2nd Annual MLOps World Conference 핵심 정리
9000명 이상의 글로벌 MLOps 리더들이 한자리에 모였습니다! 2025년 6월 6일, 두 번째 Annual MLOps World Conference가 개최되어 MLOps 업계에 새로운 바람을 일으켰습니다. 이 대규모 행사에서는 최신 기술과 혁신적인 접근 방식이 공개되어 참가자들의 눈과 귀를 사로잡았습니다. MLOps의 미래를 바꾸는 핵심 기술 이번 컨퍼런스에서 가장 주목받은 기술은 다음과 같습니다: 실시간 협업 플랫폼: 데이터 과학자, 엔지니어, 운영 팀 […]
Docker Model Runner란 무엇인가? 5분 안에 배우는 컨테이너 기반 모델 배포 핵심 기술
Docker Model Runner의 혁신: 모델 배포의 새로운 지평 머신러닝 모델 배포가 이렇게 쉬워질 수 있다고 상상해보셨나요? Docker Model Runner가 가져온 혁신적인 변화를 함께 살펴보겠습니다. Docker Model Runner는 복잡한 머신러닝 모델 배포 과정을 획기적으로 간소화하는 혁신적인 기술입니다. 이 도구는 Docker의 강력한 컨테이너화 기능을 활용하여 모델의 일관성 있는 실행 환경을 제공합니다. Docker Model Runner의 주요 이점 환경 […]
MLOps 마스터하기: 자동화된 머신러닝 모델 개발부터 배포까지 5단계 가이드
MLOps: 자동화의 미래가 혁신을 가속화하다 세계 최고의 기업들이 경쟁 우위를 확보하기 위해 인공지능 모델의 효율적 관리에 힘을 쏟고 있습니다. MLOps가 어떻게 이 혁신의 중심에 서서 모델 개발부터 유지보수까지의 전 과정을 재구성하는지 함께 탐험해봅시다. MLOps의 부상과 그 중요성 MLOps(Machine Learning Operations)는 머신러닝 모델의 개발, 배포, 유지보수를 자동화하고 효율적으로 관리하는 방법론입니다. 이는 단순한 기술적 접근이 아닌, 조직의 […]
GPT로 완성한 Teleport 한글 문서: MLOps와 AI의 혁신을 만나다
기술 혁신의 시작: AI와 번역의 만남 만약 AI가 복잡한 기술 문서를 우리 말로 완벽하게 번역할 수 있다면, 기술 개발의 장벽이 사라질지도 모릅니다. 과연, 이 멋진 혁신이 어떻게 시작되었을까요? 인포그랩의 DevOps 기술 블로그에서 공개한 Teleport 공식 기술 문서 한글판 프로젝트는 바로 이러한 혁신의 시작점이 되었습니다. GPT를 활용하여 방대한 양의 영문 기술 문서를 한글로 번역하는 과정은 단순한 […]
MLflow로 ML 모델 수명주기 관리하기: 5가지 핵심 기능 완전 정복
MLflow: 기계 학습을 관리하는 혁신적인 플랫폼 기계 학습 모델 수명 주기를 손쉽게 관리할 수 있다면? 이 혁신적인 오픈 소스 플랫폼이 그 해답을 제공합니다! MLflow는 기계 학습 프로젝트의 전체 수명 주기를 효율적으로 관리할 수 있는 강력한 오픈 소스 플랫폼입니다. 데이터 과학자와 기계 학습 엔지니어들에게 실험 추적, 재현 가능한 실행, 모델 패키징 및 배포를 위한 통합 환경을 […]