Python, Flask, MLOps를 활용한 머신러닝 모델 배포

머신러닝 모델을 구축하는 것은 첫 번째 단계일 뿐입니다; 진정한 가치는 모델이 배포되어 실제 애플리케이션에 서비스를 제공할 준비가 되었을 때 나타납니다. 이 텍스트 기반 코스는 모델 배포 및 MLOps의 필수 워크플로우를 안내합니다.\n\n로컬 Python 스크립트 작성에서 견고하고 접근 가능한 웹 서비스 구축으로 전환하게 됩니다. 모델을 패키징하고, 안전한 REST API를 생성하고, 서버리스 환경에 배포하고, 생성형 AI 기능을 최신 애플리케이션에 통합하는 방법을 이해하게 될 것입니다.\n\n학습 내용:\n- 모델 직렬화, 저장 및 환경 마이그레이션의 핵심 개념을 이해합니다.\n- Flask 및 FastAPI를 사용하여 Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch 모델을 위한 기능적인 REST API를 구축합니다.\n- 클라우드 함수 및 서버리스 아키텍처를 사용하여 확장 가능하고 서버리스 머신러닝 API를 배포합니다.\n- MLflow를 사용하여 구조화된 MLOps 워크플로우를 위해 모델 훈련 실행, 매개변수 및 배포를 추적합니다.\n- 생성형 AI 모델, 프롬프트 엔지니어링 및 LLM API를 소프트웨어 솔루션에 통합합니다.\n- AI 지원 개발 도구를 활용하여 모델 구축 및 배포 파이프라인을 가속화합니다.\n\n이 코스는 모델 서빙 및 API 설계의 기본 정의부터 시작하여 실제 배포 시나리오로 나아갑니다. 명확한 설명과 코드 중심의 연습을 통해 로컬 API 개발에서 클라우드 기반 프로덕션 설정으로 발전할 것입니다.\n\n이 코스는 Python에 대한 기본적인 이해를 가지고 있으며 고급 시스템 엔지니어링 경험 없이도 모델을 배포하는 방법을 배우고 싶은 ML 엔지니어 지망생, 데이터 과학자 및 개발자를 위해 설계되었습니다.\n\n오늘 MLOps 여정을 시작하고 머신러닝 모델을 전 세계에 접근 가능하게 만드는 방법을 배우십시오.