Docker를 활용한 MLOps: 엔드투엔드 파이프라인 컨테이너화 교육 과정

이 강사 주도의 실시간 훈련은 대한민국 (온라인 또는 현장)에서 진행되며, 제어를 유지하면서 애플리케이션을 대규모로 배포할 수 있도록 Docker 지식을 발전시키고자 하는 엔지니어들을 대상으로 합니다.

이 훈련을 마치면 참석자는 다음을 수행할 수 있게 됩니다:

• 자체 Docker 이미지를 빌드합니다.
• 대규모의 Docker 애플리케이션을 배포하고 관리합니다.
• 다양한 컨테이너 오케스트레이션 솔루션을 평가하고 가장 적합한 솔루션을 선택합니다.
• Docker 애플리케이션을 위한 지속적 통합(CI) 프로세스를 설정합니다.
• Docker 애플리케이션을 기존 지속적 도구 통합 프로세스와 통합합니다.
• Docker 애플리케이션을 보호합니다.

본 강사 주도형 실습 과정은 대한민국에서 온라인 또는 오프라인으로 진행되며, 중급 이상의 경험을 보유한 고급 수준의 AI 엔지니어 및 데이터 사이언티스트들을 대상으로 합니다. 참가자들은 현대적인 MLOps 기법을 활용하여 DeepSeek 모델의 성능을 향상시키고 지연 시간을 줄이며, 효율적으로 AI 솔루션을 배포하는 방법을 익히게 됩니다.

교육 종료 시 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• DeepSeek 모델을 효율성, 정확도 및 확장성 측면에서 최적화할 수 있습니다.
• MLOps 및 모델 버전 관리를 위한 베스트 프랙티스를 적용할 수 있습니다.
• 클라우드 환경 및 온프레미스 인프라상에 DeepSeek 모델을 배포할 수 있습니다.
• AI 솔루션의 모니터링, 유지보수 및 확장을 효과적으로 수행할 수 있습니다.

본 강의에서는 Docker, Kubernetes 및 OpenShift를 활용하여 컨테이너 환경을 구축, 배포하고 관리하는 방법을 체계적으로 학습합니다. 5일간 진행되는 실습 중심의 교육으로 컨테이너 이미지 작성부터 Kubernetes 워크로드 설정, 클러스터 네트워킹 및 저장소 관리까지 다루며 OpenShift 운영 방식도 심층적으로 소개합니다. 참가자들은 개발 환경과 운영 환경에서 최신 컨테이너 플랫폼을 효과적으로 운용하고 문제를 해결하는 데 필요한 실질적인 역량을 갖추게 됩니다.

이 강사 주도형 실시간 교육 과정(현장 또는 원격)에서는 참가자들이 Docker 컨테이너를 생성하고 관리하는 방법을 배우고, 샘플 애플리케이션을 컨테이너 내에 배포해보게 됩니다. 또한 Kubernetes 클러스터 환경에서 컨테이너화된 애플리케이션의 자동화, 확장 및 관리를 익힐 수 있습니다. 교육 후반부에는 Kubernetes 클러스터의 보안 설정, 확장 조정, 모니터링 방법과 같은 고급 주제들도 다루게 됩니다.

본 교육을 마치면 참가자들은 다음과 같은 역량을 갖추게 됩니다:

• Docker 컨테이너를 설정하고 실행할 수 있습니다.
• 컨테이너화된 서버 및 웹 애플리케이션을 배포할 수 있습니다.
• Docker 이미지를 생성하고 관리할 수 있습니다.
• Docker와 Kubernetes 클러스터를 설정할 수 있습니다.
• Kubernetes를 활용하여 클러스터 형태의 웹 애플리케이션을 배포 및 관리할 수 있습니다.
• Kubernetes 클러스터의 보안 설정, 확장 조정, 모니터링이 가능해집니다.

교육 목표: Docker와 Kubernetes 관련 이론 및 실무 능력을 체계적으로 습득하는 것입니다.

이 교육은 대한민국 환경(온라인 또는 현장)에서 진행되는 강사 주도형 라이브러닝으로, Kubernetes에서 기계 학습 워크플로를 구축, 배포, 관리하기를 원하는 개발자 및 데이터 사이언티스트를 대상으로 합니다.

이 교육이 종료되면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다:

• 온프레미스 및 클라우드 환경에서 Kubeflow를 설치하고 구성합니다.
• Docker 컨테이너와 Kubernetes 기반의 ML 워크플로를 구축, 배포, 관리합니다.
• 다양한 아키텍처 및 클라우드 환경에서 전체 기계 학습 파이프라인을 실행합니다.
• Kubeflow를 사용하여 Jupyter 노트북을 생성하고 관리합니다.
• 여러 플랫폼에 걸쳐 ML 학습, 하이퍼파라미터 튜닝, 서빙 워크로드를 구축합니다.

본 강좌는 <현장>에서 진행되는 강사 주도형 실습 교육으로, 각 조직에서 MLOps를 도입하기 위해 어떤 접근 방식과 도구들이 적합한지 현명하게 판단하고자 하는 엔지니어들을 대상으로 합니다.

강좌 종료 시 참가자들은 다음 역량을 갖추게 됩니다:

• 다양한 MLOps 프레임워크 및 도구를 설치하고 구성할 수 있습니다.
• MLOps 시스템을 구축하고 운영하기에 적합한 역량과 기술을 갖춘 팀원들을 선발할 수 있습니다.
• 머신러닝 모델에서 사용할 데이터를 준비, 검증 및 버전 관리할 수 있습니다.
• 머신러닝 파이프라인의 구성 요소와 이를 구축하는 데 필요한 도구들을 이해할 수 있습니다.
• 실제 운영 환경에 배포하기 위해 여러 머신러닝 프레임워크 및 서버를 시험해볼 수 있습니다.
• 전체 머신러닝 프로세스를 체계적으로 운영함으로써 재현 가능하고 지속적으로 관리할 수 있는 환경을 만들 수 있습니다.