밑바닥부터 시작하는 추천시스템 with Kubeflow

이 게시물은 Kubeflow를 활용해 커머스 산업에서 개인화 추천 시스템을 구축하는 과정을 상세히 소개합니다.

주요 내용

• Kafka, Airflow, HBase 등의 데이터 수집과 전처리
• Matrix Factorization 기반 추천 모델 학습과 Kubeflow 파이프라인 구성
• FastAPI로 추천 웹서버 개발 및 KServe를 통한 모델 서빙
• Kubeflow Katib을 활용한 하이퍼파라미터 자동 튜닝
• 실시간 추론에서 오프라인 추론으로 전환해 응답 속도 10배 이상 개선
• 머신러닝 없이 SQL 쿼리 기반 추천 구현 사례도 함께 소개

결론

ML 시스템의 복잡성을 극복하기 위해 Kubeflow가 제공하는 자동화 및 관리 기능이 큰 도움이 되었으며, 향후 추천 모델 고도화 계획도 언급합니다.