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Continuous Training Pipeline

Langfuse trace를 자동 학습 데이터로 승격해 GRPO/DPO preference tuning과 Canary 배포까지 연결하는 EKS 기반 5단계 파이프라인 개요.

Eval Gate · Registry · KPI

학습된 체크포인트의 Threshold 검증, kgateway 기반 Canary 점진 배포, MLflow Registry 버전 관리, 회귀 시 자동 롤백, 비용·품질 KPI 대시보드 구성.

GRPO/DPO 학습 Job

레이블링된 preference 데이터셋으로 NeMo-RL(GRPO)·TRL(DPO) 학습 Job을 Karpenter Spot 노드풀 + Volcano Gang Scheduling으로 실행하는 실전 구성.

Trace → Dataset Materializer

Langfuse OTel 트레이스를 S3 Parquet/Iceberg로 적재하고 Ragas + LLM Judge Fleet로 Reward를 레이블링해 GRPO/DPO 학습 데이터셋을 자동 구성합니다.

고급 기능

LLM Classifier, CloudFront/WAF, Semantic Caching 구성

기본 배포

kgateway 설치, HTTPRoute 설정, Bifrost Gateway Mode 구성

오픈 웨이트 모델 자동 배포·관리 파이프라인 아키텍처

HuggingFace 리더보드 스캔부터 벤치마크 재현, 인스턴스별 성능 프로파일링, 멀티 타깃 배포 가이드 생성, 글로벌 스팟 캐파 확보까지 — 오픈 웨이트 모델 온보딩을 7단계 파이프라인으로 자동화하고 사람은 승인 게이트에만 개입하는 아키텍처를 제시합니다

오픈웨이트 모델 배포 가이드

토큰 이코노믹스와 데이터 주권 관점에서 오픈웨이트 LLM 자체 배포를 평가하고 결정하기 위한 고객용 의사결정 가이드

티어드 게이트웨이 아키텍처

Agentic AI 플랫폼의 게이트웨이 계층 단일 정의: Tier 1 Ingress, Tier 2 추론 라우팅(Inference Extension)과 LLM API 게이트웨이, Agent Data Plane의 역할 구분과 채움 전략