천안문쌀짜장단골(32)(머신러닝플랫폼 비교 및 튜토리얼)

금속 기어와 서버 케이블, 모듈형 회로 기판이 슬레이트 위에 정교하게 얽혀 있는 공학적 모습. 안녕하세요. 10년 차 생활 블로거 김창수입니다. 요즘 IT 업계에서 가장 뜨거운 감자가 바로 인공지능이잖아요? 그런데 단순히 모델을 만드는 것보다 중요한 게 바로 운영이라는 사실을 깨닫고 저도 직접 공부를 시작했거든요. 집에서 남는 서버로 이것저것 만져보다가 드디어 MLOps의 꽃이라 불리는 쿠브플로우를 설치하는 데 성공했답니다. 처음에는 이름부터 생소해서 겁이 났지만, 하나씩 따라 하다 보니 생각보다 구조가 명확하더라고요. 물론 그 과정에서 밤도 몇 번 지새우고 데이터도 날려먹는 눈물겨운 실패담도 있었지만요. 제가 겪은 시행착오를 여러분은 겪지 않도록 아주 상세하게 가이드를 준비해 보았습니다. 오픈소스의 세계는 정말 넓고도 험난하지만, 그만큼 보람이 있는 것 같아요. 목차 1. MLOps와 쿠브플로우의 기초 개념 2. 오픈소스 MLOps 도구 비교 분석 3. 쿠브플로우 단계별 설치 및 설정 4. 김창수의 뼈아픈 설치 실패담과 해결법 5. 자주 묻는 질문(FAQ) MLOps와 쿠브플로우의 기초 개념 MLOps라는 용어가 생소하신 분들도 계실 텐데, 쉽게 말하면 머신러닝 모델을 만들고 배포하고 관리하는 모든 과정을 자동화하는 시스템을 말해요. 예전에는 데이터 사이언티스트가 모델을 만들면 개발자가 그걸 받아서 서비스에 올리는 방식이었거든요. 그런데 이렇게 하니까 의사소통도 안 되고 버전 관리도 엉망이 되는 경우가 많더라고요. 쿠브플로우는 쿠버네티스라는 환경 위에서 돌아가는 머신러닝 플랫폼이에요. 텐서플로우나 파이토치 같은 도구들을 한곳에서 편하게 사용할 수 있게 도와주는 종합 선물 세트 같은 존재죠. 파이프라인을 구축해서 데이터 전처리부터 학습, 모델 배포까지 한 번에 연결할 수 있다는 점이 가장 큰 매력인 것 같아요. 특히 삼성SDS나 컬리 같은 대기업들도 이 오픈소스를 활용해서 자신들만의 플랫폼을 구축하고 있다고 하더라고요. 그만큼...