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

Kubeflow + MLflow + vLLM + ArgoCD GitOps 기반 엔드투엔드 ML 라이프사이클 관리

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

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

kgateway 기반 Inference Gateway의 단계별 배포 가이드 (기본/고급/트러블슈팅)

OpenClaw AI 에이전트 게이트웨이를 EKS에 비용 최적화 배포하고, Bifrost Auto-Router + Cilium Hubble + Langfuse로 Full Observability 구현

Agentic AI Platform 실전 배포 및 구성 레퍼런스 아키텍처

SageMaker에서 학습하고 EKS에서 서빙하는 하이브리드 ML 아키텍처

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

LLM Classifier, CloudFront/WAF, Semantic Caching 구성

kgateway 설치, HTTPRoute 설정, Bifrost Gateway Mode 구성

Prometheus→AMP, AMG, Langfuse, Bifrost OTel 통합 모니터링 실전 구성 가이드

kgateway + Bifrost/LiteLLM 2-Tier 아키텍처와 Cascade Routing, Semantic Router, Hybrid Routing 설계 패턴

GLM-5.1 사례 기반 — 대형 오픈소스 모델의 EKS 배포 실전 가이드

LoRA Fine-tuning, Multi-LoRA 핫스왑, SLM Cascade Routing으로 도메인별 최적화된 모델 서빙 파이프라인 구축

Aider, Cline, Continue.dev 연동 + Bedrock vs Kiro vs 자체 호스팅 비용 비교

Inference Gateway 배포 및 운영 중 발생하는 일반적인 문제와 해결 방법