Challenge
ML 모델 배포가 수동 프로세스로 2주 이상 소요, 모델 성능 모니터링 부재
Solution
자동화된 학습/배포 파이프라인 + 모델 레지스트리 + A/B 테스팅 프레임워크
Results
배포 주기 2주 → 2일
Kubeflow 기반 자동화 파이프라인 구축.
학습, 검증, 배포가 한 워크플로우로 통합.
수동 개입 없이 모델 프로덕션 반영.
모델 성능 15% 향상
자동 하이퍼파라미터 튜닝 도입 및
A/B 테스팅 프레임워크로 지속 개선.
모델 드리프트 감지 시 자동 재학습.
인프라 비용 35% 절감
GPU 리소스 공유 클러스터 구축으로
유휴 자원 최소화. Spot Instance 활용 및
모델 경량화로 서빙 비용 대폭 절감.
Tech Stack
MLOps: Kubeflow, MLflow, Seldon Core
Compute: Kubernetes, GPU Cluster, Spot Instance
CI/CD: ArgoCD, Python, Terraform