- Published on
Apache Airflow 공식 문서를 기반으로 KubernetesPodOperator, Dynamic Task Mapping 등을 활용한 ML 학습 파이프라인 자동화 방법을 분석한다.
Ml-pipeline
All Posts
- hadoop (19)
- hbase (15)
- kubernetes (10)
- linux (10)
- java (8)
- gpu (6)
- llm (6)
- kerberos (5)
- ai-papers (4)
- deep-learning (4)
- mlops (4)
- retrospect (4)
- cuda (4)
- spring (4)
- ai (4)
- optimization (3)
- docker (3)
- hive (3)
- command (3)
- zookeeper (3)
- yarn (3)
- devops (3)
- transformer (2)
- langchain (2)
ml-pipeline (2)
- database (2)
- sql (2)
- nvidia (2)
- distributed-training (2)
- hdfs (2)
- cncf (2)
- langgraph (2)
- production (2)
- mlflow (2)
- attention (1)
- flash-attention (1)
- lora (1)
- fine-tuning (1)
- peft (1)
- rag (1)
- vector-database (1)
- airflow (1)
- orchestration (1)
- mongodb (1)
- kdc (1)
- ansible (1)
- python (1)
- kafka (1)
- pheonix (1)
- phoenix (1)
- profiler (1)
- crontab (1)
- mapreduce (1)
- api (1)
- grpc (1)
- scala (1)
- javascript (1)
- raspberry (1)
- nlp (1)
- mysql (1)
- spark (1)
- terminal (1)
- ubuntu (1)
- jvm (1)
- ycsb (1)
- keycloak (1)
- iam (1)
- sso (1)
- oauth2 (1)
- oidc (1)
- security (1)
- authentication (1)
- authorization (1)
- mixed-precision (1)
- parallel-computing (1)
- pytorch (1)
- joby-aviation (1)
- evtol (1)
- 항공택시 (1)
- 주식 (1)
- 투자 (1)
- 사우디-투자 (1)
- 기술 (1)
- volcano (1)
- kubeflow (1)
- cnpe (1)
- platform-engineering (1)
- gitops (1)
- argocd (1)
- crossplane (1)
- backstage (1)
- observability (1)
- gpu-operator (1)
- networking (1)
- nftables (1)
- ipvs (1)
- istio (1)
- ambient-mesh (1)
- gateway-api (1)
- cilium (1)
- ebpf (1)
- cni (1)
- service-mesh (1)
- kube-proxy (1)
- kubestronaut (1)
- cka (1)
- ckad (1)
- cks (1)
- kcna (1)
- kcsa (1)
- certification (1)
- cloud-native (1)
- lcel (1)
- nvidia-driver (1)
- agent (1)
- tool-use (1)
- react (1)
- inference (1)
- vllm (1)
- tensorrt-llm (1)
- architecture (1)
- guardrails (1)
- model-serving (1)
- kserve (1)
- triton (1)
- experiment-tracking (1)
- model-registry (1)
- redis (1)
- Published on
Google MLOps 가이드와 공식 문서를 기반으로 MLOps 파이프라인의 핵심 구성 요소와 Maturity Model을 체계적으로 분석한다.