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본 포스트에서는 D-Lab Flow에서 AI 프로젝트를 실행하기 위한 백엔드 시스템인 Kubeflow에 대해 소개합니다.

AI 모델 개발은 코드를 작성하고 모델을 한 번 학습하는 것으로 끝나지 않습니다. 같은 결과를 다시 만들어낼 수 있어야 하고, 반복되는 실험을 관리하며, 제한된 컴퓨팅 자원을 효율적으로 사용해야 합니다. 데이터 준비부터 학습, 평가와 운영까지 이어지는 전체 과정을 체계적으로 관리하는 것이 MLOps(Machine Learning Operations)의 역할입니다.

강원ICT융합연구원은 D-Lab Flow 개발 이전부터 쿠브플로우(Kubeflow)를 중심으로 MLOps 기술을 연구해 왔습니다. 김동길 선임연구원은 관련 연구의 주축으로 참여해 왔으며, 연구원이 축적한 경험과 전문 지식은 D-Lab Flow의 AI 학습 백엔드를 설계하고 개발하는 데 활용됐습니다. 이러한 전문성은 온라인 강의와 전문 도서로도 이어졌습니다.