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MLOps 구축 가이드북
- 글쓴이
- 김남기 저
- 출판사
- 루비페이퍼
- 출판일
- 2024년 7월 22일
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저자
김남기
카카오뱅크 AI 엔지니어로, MLOps 플랫폼 설계·구축부터 머신러닝, 딥러닝, LLM 모델 서빙까지 실전 AI 인프라 전반을 다뤄온 현업 전문가다. AI 모델을 실제 서비스에 연결하고 생산성을 높이는 일을 업으로 삼아왔으며, 기술이 현장에서 어떻게 쓰이는지를 누구보다 가까이에서 경험해왔다.
『MLOps 구축 가이드북』의 저자이기도 한 그는, 개발자만을 위한 딱딱한 기술서가 아니라 오픈소스 AI 모델을 활용하는 방법을 더 많은 사람에게 알리고 싶다는 생각에서 책 『오픈소스 AI 실전 활용 가이드 Icon Pack Edition』을 썼다. 현업에서 쌓은 AI 활용 노하우를 바탕으로, 오픈소스 AI와 Claude Code 같은 최신 AI 도구를 일상과 실무에 접목하는 가장 현실적인 방법을 담았다.
"AI를 가장 깊이 아는 사람이, 가장 쉽게 쓰는 법을 알려드립니다."
『MLOps 구축 가이드북』의 저자이기도 한 그는, 개발자만을 위한 딱딱한 기술서가 아니라 오픈소스 AI 모델을 활용하는 방법을 더 많은 사람에게 알리고 싶다는 생각에서 책 『오픈소스 AI 실전 활용 가이드 Icon Pack Edition』을 썼다. 현업에서 쌓은 AI 활용 노하우를 바탕으로, 오픈소스 AI와 Claude Code 같은 최신 AI 도구를 일상과 실무에 접목하는 가장 현실적인 방법을 담았다.
"AI를 가장 깊이 아는 사람이, 가장 쉽게 쓰는 법을 알려드립니다."
책 소개
분야IT 모바일
MLOps의 기본 시스템 구성부터
실제 운영 서비스에 적용하는 워크플로우까지
모든 과정을 한 권에 담았다!
MLOps의 기본적인 작동 원리를 이해하고 머신러닝 모델을 실제 서비스에 적용하기 위한 실습을 단계별로 구성했다. 데이터 과학자가 다루는 MLOps 파이프라인을 반영한 데이터 수집, 데이터 전처리, 모델 학습 등의 ML 모델 개발은 물론 모델 성능 모니터링, Nginx 구성 및 무중단 배포 등의 과정까지 경험해볼 수 있다. 이를 통해 개발 업무의 효율성을 높이고 모델의 지속적 관리와 시스템의 안정성을 구축하며 데이터 과학자로서 갖출 개발 역량과 전략을 기를 수 있다.
실제 운영 서비스에 적용하는 워크플로우까지
모든 과정을 한 권에 담았다!
MLOps의 기본적인 작동 원리를 이해하고 머신러닝 모델을 실제 서비스에 적용하기 위한 실습을 단계별로 구성했다. 데이터 과학자가 다루는 MLOps 파이프라인을 반영한 데이터 수집, 데이터 전처리, 모델 학습 등의 ML 모델 개발은 물론 모델 성능 모니터링, Nginx 구성 및 무중단 배포 등의 과정까지 경험해볼 수 있다. 이를 통해 개발 업무의 효율성을 높이고 모델의 지속적 관리와 시스템의 안정성을 구축하며 데이터 과학자로서 갖출 개발 역량과 전략을 기를 수 있다.
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