모델 수명주기

2026-04-20 작성·2026-09-22 수정·2분 읽기

AI용 문서 안내

개요

프로덕션 모델은 한 번 배포로 끝나지 않습니다. 본 섹션은 커스텀 모델 배포, LoRA 파인튜닝 파이프라인, MLOps 오케스트레이션(Kubeflow·Argo), Continuous Training(GRPO·DPO·Canary 롤아웃)까지 모델 수명주기 전 단계를 다룹니다.

문서 목록

모델 배포

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

커스텀 모델 파이프라인

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

MLOps 파이프라인

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

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 항목