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🔧 도구clearml
머신러닝 모델의 프로덕션 배포 및 확장을 간소화하는 강력한 모델 서빙 오케스트레이션 솔루션입니다.
ClearML Serving은 머신러닝의 '라스트 마일' 문제, 즉 연구 단계의 모델을 프로덕션으로 전환하는 과정을 해결하기 위해 설계된 특화된 MLOps 구성 요소입니다. 모델 저장소와 추론 엔드포인트를 관리하는 중앙 집중식 오케스트레이션 계층을 제공합니다. 이 플랫폼은 인프라에 구애받지 않도록 구축되었으며, Kubernetes를 활용하여 배포된 모델의 확장, 로드 밸런싱, 상태 모니터링을 처리합니다.
주요 기능으로는 더 넓은 ClearML 생태계와의 원활한 통합이 있으며, 이를 통해 사용자는 실험 추적 워크플로우에서 직접 배포를 트리거할 수 있습니다. NVIDIA Triton Inference Server, TensorFlow Serving, TorchServe 등 다수의 고성능 추론 백엔드를 지원하여 특정 모델 아키텍처에 최적화된 엔진을 선택할 수 있습니다. 컨테이너화 및 배포 프로세스를 자동화함으로써 DevOps 팀의 운영 부담을 줄이고, 인프라 관리 대신 모델 성능과 신뢰성에 집중할 수 있게 합니다. 또한 강력한 모니터링 기능을 제공하여 다양한 트래픽 부하 속에서도 모델이 안정적으로 작동하도록 보장합니다.
💡하이라이트
- ├─Kubernetes 기반 오케스트레이션
- ├─Triton, TF, TorchServe 지원
- └─ClearML 생태계와 원활한 통합
🎯대상
- ├─MLOps 엔지니어
- ├─데이터 과학자
- └─DevOps 엔지니어