로봇을 위한 MLOps #1: Edge device와 K3s, Airflow
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AI 요약

이 글은 AI가 원문을 분석하여 핵심 내용을 요약한 것입니다.

로봇을 위한 MLOps 시스템 구축

이 게시물은 자율주행 배달 로봇에 적용되는 머신러닝 모델 개발과 MLOps 시스템 구축 과정을 소개합니다.

핵심 내용

  • 엣지 디바이스의 특성과 머신러닝 모델 경량화(양자화, TensorRT 등) 필요성
  • 재현성 및 추적성을 보장하기 위한 워크플로 관리와 온프레미스 자원 관리를 위한 문제점 제시
  • K3s를 활용한 경량 Kubernetes 클러스터 구축과 NVIDIA GPU 자원 관리
  • Airflow를 통한 워크플로 자동화 및 DAG 구성으로 효율적인 머신러닝 파이프라인 구현

도구 및 구축 방법

  • K3s 설치 및 클러스터 구성 방법
  • kubectl 설정 및 NVIDIA GPU DaemonSet 배포
  • Helm을 이용한 Airflow 설치와 DAG 예제 소개

결론

우아한형제들의 사례를 통해 자율주행 로봇 개발에 적합한 MLOps 시스템을 설계하고 구현하는 방법을 상세히 다룹니다.

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