AI 모델 배포의 모든 것

모델 배포, 머신러닝, 인프라, 클라우드, API, 컨테이너, Kubernetes, MLOps, 실시간 처리, 버전 관리, 성능 최적화, 데이터 파이프라인, 테스트, 모니터링, 스케일링, 보안, 자동화, CI/CD, 서버리스, 도커, 앤드투엔드, 프레임워크,

씨익북스 편집부 지음

씨익북스 2025년 01월 30일 출간

작품소개

책소개

"AI 모델 배포의 모든 것"은 AI 및 머신러닝 모델을 효과적으로 배포하고 관리하는 데 필요한 모든 측면을 다루는 포괄적인 가이드입니다. 이 책은 모델 배포, 인프라 설계, 클라우드 활용, API 개발, 컨테이너화, Kubernetes 활용, MLOps 전략, 실시간 처리, 버전 관리, 성능 최적화, 데이터 파이프라인 구축, 테스트 및 모니터링, 스케일링, 보안 강화, 자동화, CI/CD 파이프라인, 서버리스 아키텍처, 도커 사용법, 앤드투엔드 솔루션, 다양한 프레임워크 활용 등 다양한 주제를 심도 있게 탐구합니다. AI 모델을 성공적으로 배포하고 운영하는 데 필요한 모든 기술과 전략을 제공하여, 독자들이 실무에서 즉시 적용할 수 있도록 돕습니다.

목차

"AI 모델 배포의 모든 것 - 소제목 50개
모델 배포 개요
머신러닝 모델의 이해
클라우드 서비스 비교
API 설계 및 구현
컨테이너의 개념과 활용
Kubernetes의 기본과 고급 사용법
MLOps의 필요성과 이점
실시간 데이터 처리 기술
버전 관리 전략
성능 최적화 기법
데이터 파이프라인 구축
테스트 자동화의 중요성
모니터링 도구와 기술
스케일링 전략과 기법
보안 고려사항 및 방법
자동화의 필요성과 구현
CI/CD 파이프라인 구축
서버리스 아키텍처의 장단점
도커를 활용한 환경 설정
앤드투엔드 배포 과정
프레임워크 선택의 기준
모델 서빙의 다양한 방법
데이터 수집 및 전처리
모델 훈련과 검증
배포 후 모델 성능 모니터링
이상 탐지 및 경고 시스템
비용 최적화 전략
다양한 배포 환경 비교
모델 재학습과 업데이트
사용자 피드백 통합 방법
가상화와 컨테이너의 차이
클라우드 네이티브 아키텍처
모델의 신뢰성과 설명 가능성
분산 시스템의 이해
데이터 거버넌스 및 관리
API 성능 최적화 기법
Kubernetes의 네트워크 구성
모델 관리 및 라이프사이클
실시간 분석 도구
DevOps와 MLOps의 융합
하이퍼파라미터 튜닝 방법
이벤트 기반 아키텍처 구축
배포 자동화 도구 비교
애플리케이션 모니터링 솔루션
클라우드 보안 베스트 프랙티스
모델 배포 시나리오 분석
모델의 경제적 가치 평가
기술 스택의 선택과 조합
AI 윤리와 책임 있는 배포
데이터 처리 성능 개선
협업 도구와 워크플로우 최적화
멀티 클라우드 전략
모델 드리프트 대응 방안"

작가정보

저자(글) 씨익북스 편집부

"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.