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MLOps의 필수 도구: 도커(Docker) 완벽 가이드 MLOps의 필수 도구: 도커(Docker) 완벽 가이드‘내 노트북에서는 잘 되는데…’ML 엔지니어라면 한 번쯤 겪어봤을 겁니다. 데이터 전처리, 모델 훈련, 실험까지 모두 완벽했는데, 막상 모델을 서버에 올리니 오류가 나거나 제대로 작동하지 않는 문제. 이른바 '환경 불일치(Environment Mismatch)'입니다. MLOps(Machine Learning Operations)가 해결하고자 하는 가장 큰 문제이기도 하죠.이 복잡한 환경 문제를 마법처럼 해결해주는 기술이 바로 도커(Docker)입니다. 도커 (Docker) 는 모델 개발부터 배포, 운영까지 전 과정을 재현 가능하고 효율적으로 만들어주는 핵심적인 도구입니다. 이 글에서는 도커(Docker)가 무엇이고, 왜 MLOps에 필수적인지, 그.. 2025. 9. 26.
mlops 개발환경 구축 - AWS Ec2, docker, mobaXtern MLOps 개발환경 구축을 위한 EC2, Docker, MobaXterm, WandB 설정 가이드핵심 요약: EC2(클라우드 서버), Docker(컨테이너화), MobaXterm(SSH 접속 도구), WandB(실험 추적 도구)를 순차적으로 설정하여 완전한 MLOps 개발 환경을 구축할 수 있습니다. 각 도구는 서로 연동되어 효율적인 머신러닝 개발 파이프라인을 제공합니다. 1. 각 도구의 역할과 개념EC2 (Amazon Elastic Compute Cloud)AWS의 클라우드 가상 서버로, 언제든지 원하는 사양의 컴퓨터를 임대해서 사용할 수 있는 서비스입니다. MLOps에서는 모델 학습, 데이터 처리, 서비스 배포를 위한 컴퓨팅 자원으로 활용됩니다.Docker애플리케이션을 컨테이너로 패키징하는 기술로, .. 2025. 9. 19.
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