🏗️ 쿠베플로우(Kubeflow) 입문 가이드
쿠베플로우(Kubeflow)는 쿠버네티스(Kubernetes) 기반의 머신러닝(ML) 워크플로우 자동화 도구입니다. 데이터 과학자와 엔지니어가 머신러닝 모델을 손쉽게 배포하고 관리할 수 있도록 돕습니다.
이 문서는 쿠베플로우를 처음 접하는 사람이 체계적으로 학습할 수 있도록 단계별 가이드를 제공합니다.
🔹 1단계: 쿠베플로우 개념 이해
먼저, 쿠베플로우의 기본 개념을 익히는 것이 중요합니다.
✅ 쿠베플로우란?
- 쿠버네티스(Kubernetes) 위에서 실행되는 ML 플랫폼
- ML 모델 개발, 학습, 배포를 자동화하는 파이프라인 제공
- MLOps(ML + DevOps) 구현을 위한 필수 도구
✅ 쿠베플로우의 주요 구성 요소
- Kubeflow Pipelines(KFP): 머신러닝 워크플로우 자동화
- Katib: 자동 하이퍼파라미터 튜닝
- KFServing: ML 모델 서빙(배포 및 예측 API 제공)
- Notebooks: Jupyter Notebook 환경 지원
🎯 학습 자료
🔹 2단계: 실습 환경 구축
쿠베플로우를 실행하려면 쿠버네티스(K8s) 환경이 필요합니다.
✅ 설치 옵션
- 로컬 환경에서 실행
- Minikube + Kubeflow
- K3s (경량 쿠버네티스) + Kubeflow
- Docker Desktop + Kind(Kubernetes in Docker)
- 클라우드에서 실행
- Google Kubernetes Engine(GKE)
- Amazon EKS
- Azure AKS
✅ 설치 방법
🎯 추천 학습 자료
- 쿠버네티스 기본 개념: 쿠버네티스 공식 문서
- Docker & Kubernetes 기초 강의
- 클라우드 플랫폼 무료 체험 (GCP, AWS, Azure)
🔹 3단계: Kubeflow Pipelines 실습
쿠베플로우의 핵심 기능인 **Kubeflow Pipelines(KFP)**를 실습합니다.
✅ 기본 실습
- Kubeflow Dashboard 접속
- Jupyter Notebook에서 간단한 ML 모델 작성
- Kubeflow Pipeline 생성
- 데이터 로딩
- 전처리
- 모델 학습
- 모델 서빙
- 실행된 Pipeline 확인
🎯 추천 학습 자료
🔹 4단계: MLOps & 하이퍼파라미터 튜닝
✅ 하이퍼파라미터 최적화 (Katib 활용)
- Katib을 사용하여 자동으로 최적의 하이퍼파라미터 찾기
✅ 모델 서빙(KFServing) 이해 및 실습
- 학습된 모델을 API로 배포
- 실시간 추론 가능하도록 서빙
🎯 추천 학습 자료
🔹 5단계: 실제 프로젝트 적용
이제 직접 프로젝트를 만들어 쿠베플로우를 활용해 봅니다.
✅ 추천 프로젝트
- MNIST 손글씨 분류 모델 자동화
- 자연어 처리(NLP) 모델 학습 및 서빙
- 이미지 분류 모델 구축 및 배포
✅ 프로젝트 진행 순서
- 데이터 수집 및 정리
- 머신러닝 모델 설계
- Kubeflow Pipelines로 자동화
- 하이퍼파라미터 튜닝(Katib)
- 모델 서빙(KFServing)
- 성능 평가 및 배포
🎯 결론
쿠베플로우를 배우려면 기본 개념 → 환경 구축 → Pipelines 실습 → MLOps 적용 → 프로젝트 실습 순서로 접근하면 효과적입니다.
📌 추천 학습 경로
- 쿠버네티스와 Docker 기초 익히기
- 쿠베플로우 설치 및 환경 설정
- Kubeflow Pipelines 실습
- Katib과 KFServing 활용
- 실제 프로젝트 진행
📌 추천 실습 환경
- 로컬 환경(Minikube, Docker)
- 클라우드 환경(GCP, AWS, Azure)
이제 쿠베플로우를 활용한 자동화된 머신러닝 워크플로우를 구축해 보세요! 🚀