MLOps 기반 AI 모델 배포 및 파이프라인 자동화

과정 개요

본 과정은 MLOps 엔지니어와 클라우드 아키텍트를 대상으로, 개발된 AI/LLM 모델을 Docker·FastAPI·Kubernetes 등을 통해 실서비스 환경에 배포하고 지속적인 모니터링·재학습(CI/CD) 파이프라인을 구축하는 것을 목표로 합니다. 모델을 컨테이너화하고 FastAPI로 추론 API를 서빙하는 기초 단계부터, Kubernetes를 활용한 오토스케일링·무중단 배포, GitHub Actions 기반 CI/CD 파이프라인 구성까지 실무형 인프라 설계를 실습합니다. 모델 성능 저하(Model Drift)를 탐지하는 모니터링 체계, 로그·메트릭 수집(Prometheus·Grafana), A/B 테스트 및 카나리 배포 전략도 다룹니다. 마지막 프로젝트에서는 실제 LLM/ML 모델 하나를 선정해 학습-배포-모니터링-재학습으로 이어지는 엔드투엔드 MLOps 파이프라인을 직접 구축합니다.

교육 목표

• AI/ML 모델을 Docker로 컨테이너화하고 FastAPI로 추론 API를 서빙한다
• Kubernetes를 활용해 모델 서빙 서비스의 오토스케일링과 무중단 배포를 구성한다
• GitHub Actions 등으로 모델 학습-배포 CI/CD 파이프라인을 자동화한다
• Prometheus·Grafana 등으로 모델 성능·인프라 상태를 모니터링하는 체계를 구축한다
• 모델 드리프트(Model Drift)를 탐지하고 재학습 트리거를 설계한다
• A/B 테스트·카나리 배포 전략을 적용해 안전하게 신규 모델을 롤아웃한다

교육 대상

ML/DL 모델 개발 경험이 있고 이를 실서비스로 운영하는 역할을 맡은 MLOps 엔지니어, 인프라·클라우드 설계를 담당하는 클라우드 아키텍트, 데이터 사이언스팀과 협업하는 백엔드/DevOps 엔지니어를 대상으로 합니다.

수료 혜택

실습용 클라우드 인프라(쿠버네티스 클러스터, GPU 인스턴스 등)는 교육기관에서 실습 계정을 제공하나, 개인 프로젝트 확장 시 발생하는 클라우드 사용료는 수강생이 부담합니다. 수료 시 엔드투엔드 MLOps 파이프라인 구축 경험과 인프라 코드(IaC) 저장소를 포트폴리오로 확보합니다.