Model Lifecycle

📅Published 2026-04-20·🔄Updated 2026-06-26·⏱1 min read

Overview

Production models do not end with a single deployment. This section covers all stages of the model lifecycle, from custom model deployment and LoRA fine-tuning pipelines to MLOps orchestration (Kubeflow/Argo) and Continuous Training (GRPO/DPO/Canary rollout).

Documents

📄️ Model Deployment

Hands-on guide to deploying large open-source models on EKS, based on the GLM-5.1 experience

📄️ Custom Model Pipeline

Building a domain-optimized model serving pipeline with LoRA Fine-tuning, Multi-LoRA Hot-swap, and SLM Cascade Routing

📄️ MLOps Pipeline

End-to-end ML lifecycle management with Kubeflow + MLflow + vLLM + ArgoCD GitOps

📄️ 오픈 웨이트 모델 자동화 파이프라인

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

🗃️ Continuous Training

3 items