ML 모델을 프로덕션에 배포: MLflow, Docker, Kubernetes를 사용한 experiment tracking, serving, CI/CD, monitoring, drift detection. 이 트랙은 초급(A1)부터 고급(B2)까지 30개의 점진적 미니 코스를 제공하며, 짧고 집중된 레슨과 빠른 퀴즈로 각 개념을 확실히 합니다.
기본 개념부터 시작하여 중급, 고급 주제까지 단계적으로 진행하며, 각 코스는 이전 코스를 바탕으로 합니다. 모든 레슨은 실용적이고 간결하며, 필요할 때 24/7 AI tutor를 이용할 수 있습니다.
각 코스는 4개의 집중된 간결한 레슨으로 나뉩니다. 매일 몇 개의 레슨을 완료하면 수 개월이 아닌 몇 주 안에 전체 트랙을 마스터할 수 있습니다.
AI 기반 도구와 기능으로 학습을 강화하세요
MLOps Academy 학습 경로의 모든 코스.
MLOps를 쉬운 말로 설명하고 데이터부터 프로덕션까지 전체 머신러닝 수명 주기를 파악합니다.
오프라인에서는 훌륭했던 모델이 실제 사용자를 만나면 실패하는 진짜 이유를 알아봅니다.
매개변수, 측정 지표, 실행 기록을 저장하여 어떤 실험도 다시 잃지 않게 합니다.
모든 종속 항목을 고정하여 어디서든 학습 실행이 동일한 결과를 내도록 합니다.
대규모 데이터 세트를 저장소를 비대하게 만들지 않고 Git에서 추적합니다.
학습된 모델을 중요한 산출물로 저장하고 버전을 관리하며 단계별로 관리합니다.
학습된 모델을 어디서나 사용할 수 있고 불러올 수 있는 산출물로 변환합니다.
어떤 모델이든 실제 HTTP 예측 API로 감쌉니다.
어디서나 모델을 실행할 수 있는 재현 가능한 컨테이너를 구축합니다.
학습, 등록, 제공, 예측을 하나의 작동하는 처리 흐름으로 연결합니다.
GitHub Actions로 모델 테스트와 배포를 자동화합니다.
임시 스크립트를 재현 가능하고 단계화된 학습 DAG로 바꿉니다.
잘못된 모델과 데이터를 사용자에게 도달하기 전에 찾아냅니다.
배치 처리와 자동 조정 기능이 내장된 방식으로 모델을 패키징하고 제공합니다.
모델 서비스에 계측 기능을 추가하여 실시간 작동 상태를 확인합니다.
입력이나 관계가 학습 당시와 달라지는 시점을 측정합니다.
새 모델을 일부 트래픽에 배포하고 성능 향상을 측정합니다.
컨테이너화한 모델을 노트북에서 관리형 클라우드 실행 환경으로 옮깁니다.
알맞은 기본 요소로 Kubernetes에서 학습과 모델 제공을 실행합니다.
Kubernetes에서 자동 확장되는 추론 서비스로 모델을 배포합니다.
Triton Inference Server로 GPU에서 최대 처리량을 끌어냅니다.
새 모델을 먼저 실제 트래픽에서 테스트하여 안전하게 배포합니다.
일정에 따라 또는 드리프트가 발생할 때 모델이 스스로 갱신되도록 순환 구조를 완성합니다.
잡음이 많고 레이블이 늦게 도착하는 현실에서도 견디는 강력한 드리프트 모니터링을 구축합니다.
데이터, 예측, 결과 전반에서 모델의 동작을 처음부터 끝까지 확인합니다.
지연 시간이나 정확도를 희생하지 않고 추론 비용을 줄입니다.
프로덕션에서 LLM 기반 앱을 운영하고 평가하고 모니터링합니다.
네, MLOps Academy 강의를 무료로 시작하고 인터랙티브 레슨을 모두 무료로 완료할 수 있습니다. 선택적 PRO 구독을 통해 고급 AI 도구와 공유 가능한 수료증을 잠금 해제할 수 있습니다.
아니요. 강의는 기초부터 시작하여 점차 더 심화된 주제로 나아가므로 PYTHON 경험이 없어도 시작할 수 있습니다.
직접 해보면서 배웁니다. 짧은 인터랙티브 레슨은 명확한 설명과 실시간으로 실행되는 실습 코딩 연습을 함께 제공하며, 24시간 AI 튜터가 막힐 때마다 맞춤형 도움을 줍니다.
네, PRO 학습자는 시험을 응시하고 MLOps Academy 강의의 검증 코드가 포함된 공유 가능한 수료증을 취득할 수 있습니다.
네, CoddyKit은 웹과 iOS, Android 네이티브 앱으로 이용 가능하므로 어느 기기에서나 PYTHON을(를) 배우고 진행 상황이 모든 기기에서 동기화됩니다.
