Triton

토스뱅크 ML Platform Team의 MLOps Engineer JD를 완전 분석합니다. MLFlow, Airflow, JupyterHub, Kubeflow, Triton Inference Server, ScyllaDB Feature Store, LLM 플랫폼까지 — 합격을 위한 기술스택 딥다이브, 면접 예상 질문 30선, 6개월 학습 로드맵.

PyTorch autograd 엔진, torch.compile() TorchInductor 최적화, FSDP 분산 학습, gradient checkpointing, 커스텀 CUDA 연산까지 PyTorch 완전 정복 가이드입니다.

CUDA 메모리 계층, Warp 최적화, Tensor Core WMMA API, Flash Attention 구현, Triton 커스텀 커널 작성까지 AI 모델 학습 가속화를 위한 GPU 프로그래밍 심화 가이드입니다.

Docker GPU 컨테이너, Kubernetes HPA, NVIDIA Triton, vLLM LLM 서빙, BentoML, Ray Serve까지 AI 모델 프로덕션 배포 완전 가이드입니다.

AI 모델을 프로덕션에서 효율적으로 서빙하는 완전 가이드. vLLM, TensorRT, NVIDIA Triton Inference Server, Ollama, 양자화(INT8/INT4), 배치 처리, 지연 최적화까지 실전 예제로 마스터합니다.

NVIDIA Triton Inference Server를 활용한 GPU 모델 서빙 최적화 가이드. Dynamic Batching, Model Ensemble, TensorRT 통합, 멀티 모델 서빙, Kubernetes 배포, 성능 프로파일링과 프로덕션 트러블슈팅까지 다룹니다.

KServe와 NVIDIA Triton 공식 문서를 기반으로 Kubernetes 환경에서의 ML 모델 서빙 아키텍처를 체계적으로 분석한다.