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Kubeflow를 활용한 MLOps: 산업 현장에서 AI 파운데이션 모델 운영하기
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Kubeflow를 활용한 MLOps: 산업 현장에서 AI 파운데이션 모델 운영하기

MLOps와 Kubeflow의 핵심 가치 2025년 현재, AI 파운데이션 모델의 산업 현장 도입이 급속도로 확산되면서 MLOps(Machine Learning Operations)의 중요성이 부각되고 있습니다. MLOps는 머신러닝 모델의 개발부터 배포, 운영까지 전체 라이프사이클을 자동화하고 체계적으로 관리하는 방법론입니다. Kubeflow는 쿠버네티스 기반의 오픈소스 MLOps 플랫폼으로, 머신러닝 워크플로우의 모든 단계를 통합 관리할 수 있는 엔드투엔드 솔루션을
14 6월 2025 4 min read
기업이 자신만의 LLM 서비스를 구축해야 하는 필요성
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기업이 자신만의 LLM 서비스를 구축해야 하는 필요성

최근 인공지능 기술의 발전으로 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLM)이 기업 환경에서 중요한 역할을 차지하고 있습니다. 많은 기업들이 OpenAI의 GPT와 같은 외부 LLM 서비스를 활용하고 있지만, 자체 LLM 서비스를 구축하는 것이 장기적으로 더 큰 가치를 제공할 수 있습니다. 이 글에서는 기업이 자체 LLM 서비스를 구축해야 하는 필요성과 그
27 4월 2025 12 min read
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