튜토리얼 시리즈

Kubeflow 기본 워크플로우

카카오클라우드 Kubeflow를 기반으로 모델 개발과 실험을 위한 기본 기능을 학습할 수 있도록 구성된 튜토리얼입니다. Jupyter Notebook, 파이프라인 실행, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 서빙 등 Kubeflow의 주요 기능을 실제 예제와 함께 익힐 수 있습니다.

이 시리즈는 Kubeflow를 처음 사용하는 개발자 또는 MLOps 환경 입문자에게 적합하며, 개별 실습을 통해 핵심 기능의 개념과 활용 방법을 자연스럽게 이해할 수 있습니다.

튜토리얼 구성

📄️ Kubeflow를 이용한 Jupyter Notebook 환경 구성

카카오클라우드 Kubeflow 서비스를 이용하여 쿠버네티스 환경에서 MLOps 환경을 구축합니다.

📄️ Kubeflow 노트북으로 예측 모델 구현

데이터세트를 활용하여 Jupyter Notebook에서 예제를 실습합니다.

📄️ Kubeflow Pipelines을 사용한 예측 모델 학습

파이프라인 실습 예제를 통해 실험 그리고 실행을 생성하고, 예측 모델을 학습합니다.

📄️ Kubeflow Tensorboard를 사용한 머신러닝 실험 관리

Kubeflow 환경에서 Tensorboard를 사용합니다.

📄️ Kubeflow 하이퍼파라미터 튜닝

하이퍼파라미터 실습 예제를 통해 AutoML 실험을 생성합니다.

📄️ Kubeflow MIG 인스턴스로 병렬 학습 모델 구현

MIG 설정을 통해 복수 GPU 리소스를 활용하여 노트북/파이프라인에서 예측 모델을 구현합니다.

📄️ Kubeflow 모델 서빙 API 생성

실습 예제 데이터세트를 활용하여 파이프라인에서 학습한 모델을 생성하여 API로 활용하는 방법을 소개합니다.