Data Science 및 MLOps를 위한 OpenShift AI 입문

조직들이 AI를 빠르게 도입하고 있지만, 머신러닝 모델을 개발 단계에서 프로덕션 단계로 전환하려면 구조화되고 확장 가능한 플랫폼이 필요합니다. OpenShift AI는 모델을 규모에 맞게 효율적으로 구축, 훈련, 배포 및 모니터링할 수 있는 필수 도구를 제공합니다. 이 텍스트 기반 코스에서는 기본 Data Science 개념을 이해하는 것부터 전체 수명 주기 MLOps 워크플로우를 관리하는 것까지 다룹니다. Jupyter notebook을 다루고, Data Science 파이프라인을 구성하며, 실제 애플리케이션을 위해 모델을 서빙하는 기술을 습득하게 됩니다. 배우게 될 내용: 1. OpenShift AI의 핵심 아키텍처와 현대 MLOps에서의 역할 이해. 2. 협업 Data Science를 위한 Jupyter notebook 환경 실행 및 구성. 3. 모델 훈련 및 검증을 간소화하기 위한 Data Science 파이프라인 구축 및 자동화. 4. 애플리케이션 통합을 위해 훈련된 머신러닝 모델을 확장 가능한 API로 배포. 5. 모델 모니터링 및 버전 제어를 포함한 현대적인 MLOps 모범 사례 적용. 6. 검색 증강 생성(RAG) 워크플로우를 지원하기 위한 벡터 데이터베이스 및 파운데이션 모델 통합. 이 코스는 클라우드 네이티브 Data Science의 기본 개념으로 시작하여 작업 공간 설정, 파이프라인 생성 및 모델 배포에 대한 실습형 텍스트 기반 가이드를 제공합니다. 즉시 적용할 수 있도록 설계된 명확한 설명과 구조화된 구성 예시를 통해 배우게 됩니다. 이 코스는 OpenShift AI를 처음 접하는 예비 데이터 과학자, DevOps 엔지니어 및 IT 전문가를 위해 설계되었으며, 컨테이너 오케스트레이션에 대한 사전 경험이 필요하지 않습니다. 지금 학습을 시작하고 클라우드 네이티브 머신러닝 운영의 강력한 기능을 활용해 보세요.