OpenShift AI
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AI 및 머신러닝 확장성 문제에 대한 방안OpenShift AI 2024. 7. 14. 02:58
Uber가 겪었던 AI 및 머신러닝 확장성 문제에는 여러 가지가 있습니다. 이 문제들을 해결하기 위해 Uber는 Michelangelo라는 내부 머신러닝 플랫폼을 구축했습니다. 주요 문제점과 그에 대한 해결책을 아래에 정리했습니다.1. 복잡한 데이터 파이프라인문제점: Uber의 다양한 서비스는 실시간 데이터를 필요로 합니다. 이를 위해 데이터의 일관성과 신뢰성을 유지하면서도 실시간으로 데이터를 처리하고 제공하는 것이 매우 복잡했습니다.해결책: Uber는 중앙화된 Feature Store를 구축하여 데이터 팀들이 생성한 피처들을 쉽게 공유하고 관리할 수 있도록 했습니다. 이를 통해 데이터 일관성을 유지하고 재사용성을 높였습니다.2. 모델 학습 및 배포의 확장성 문제문제점: 대규모 데이터를 처리하고 ..
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OpenShift AI 기반 AI 인프라 구축 백서OpenShift AI 2024. 7. 14. 00:02
1. 개요OpenShift AI는 Red Hat OpenShift를 기반으로 한 AI 및 머신러닝 플랫폼으로, 멀티클라우드 환경에서 AI 모델의 개발, 배포 및 관리에 최적화된 솔루션입니다. 이 보고서는 OpenShift AI의 필요성, 주요 구성 요소, 장점, 워크플로우 및 실제 사례를 통해 OpenShift AI의 활용 방안을 제시합니다.2. OpenShift AI의 필요성현대의 AI 및 MLOps 환경은 복잡성과 확장성, 유지 보수의 어려움 등의 문제를 겪고 있습니다. OpenShift AI는 이러한 문제를 해결하기 위해 멀티클라우드 및 하이브리드 클라우드 환경에서 일관된 개발 및 배포 환경을 제공합니다.3. 주요 구성 요소OpenShift Container Platform: Kubernetes 기..