Kubeflow Pipeline 소개 및 사용기

이 게시물은 오픈소스 AI 플랫폼인 Kubeflow와 그 핵심 구성 요소인 Kubeflow Pipelines에 대한 개요와 경험을 다룹니다.

Kubeflow 주요 특징

• Kubernetes 기반의 확장성과 유연성을 활용한 ML 워크플로우 관리
• End-to-end 머신러닝 파이프라인 구성 및 운영
• 클라우드와 온프레미스 환경에서 일관된 실행

Kubeflow Pipeline 핵심 기능

• Python SDK를 이용한 파이프라인 정의 및 자동화
• 모듈화와 재사용성 높은 컴포넌트 기반 설계
• 실험(Experiments) 관리 및 성능 비교
• Recurring Runs를 통한 주기적 파이프라인 실행
• 웹 UI를 통한 시각화 및 실행 모니터링

사용 경험 및 개선점

• 파이프라인 실패 시 후속 조치 및 알람 기능 부족
• Execution 간 파라미터 전달의 매끄럽지 못한 부분
• 향후 버전 업그레이드를 통한 기능 향상 기대