Kubeflow
쿠버네티스 환경에서 머신러닝 워크플로우를 쉽고 효율적으로 실행하는 오픈소스 플랫폼
머신러닝 워크플로우의 완성
Kubeflow는 머신러닝 워크플로우를 보다 쉽고 효율적으로 실행하는 클라우드 네이티브 기반 오픈소스 플랫폼입니다. 모델 개발, 학습, 배포 및 추론을 포함한 전 과정을 쿠버네티스 환경에서 지원합니다.
사용자 권한 관리
RBAC 기능은 각 사용자와 그룹에 독립적인 네임스페이스를 제공하여, 권한을 세밀하게 조정함으로써 보안을 강화하고, 자원 접근에 대한 세부적인 제어를 가능하게 합니다
GPU MIG 인스턴스
하나의 GPU를 최대 7개의 독립된 인스턴스로 분할하여, 여러 작업을 동시에 실행할 수 있으며, 더욱 효과적으로 GPU 성능을 활용할 수 있습니다.
실시간 모니터링
카카오클라우드 콘솔에서 네임스페이스의 자원 사용량을 실시간으로 확인하여, 자원을 효율적으로 관리하고 문제를 신속하게 감지할 수 있습니다.
액션 로그
Kubeflow의 네임스페이스별 이벤트 조회 기능을 통해 작업 현황을 자세히 파악할 수 있어, 문제 분석과 모니터링을 용이하게 하고, 시스템 안정성을 높일 수 있습니다.
시작하기
카카오클라우드 콘솔에서 새로운 쿠버네티스 기반 클러스터를 생성하며, 기존에 Kubeflow에 사용된 클러스터는 재사용할 수 없으므로 새 클러스터를 연결해야 합니다.
활용 사례
자연어 처리(NLP) 모델 서빙
자연어 처리 모델의 훈련 및 추론을 위한 머신러닝 워크플로우를 자동화할 수 있습니다.
활용 예시
- 수집된 고객 리뷰 데이터를 자동으로 처리하여 감정 분석 수행
- 대화형 AI 모델을 훈련시켜 사용자 질문에 대한 자연스러운 챗봇 응답 생성
- 대량의 문서를 자동으로 분류하여 관련 정보를 신속하게 추출
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