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MLOps 서비스 및 컨설팅

MLOps 서비스 및 컨설팅: 머신러닝 플랫폼, 모델용 CI/CD, 실험 추적과 모델 레지스트리, 모델 서빙과 오토스케일링, GPU 인프라, 드리프트 모니터링, 언어 모델 애플리케이션을 위한 LLMOps, 모델 거버넌스를 제공합니다. 귀사 팀에 합류하는 전담 MLOps 엔지니어 또는 MLOps 플랫폼 전체를 맡아 구축하는 방식 중에서 선택하실 수 있습니다.

맡고 있는 MLOps 업무

  • 머신러닝 플랫폼 구축

    Azure Machine Learning, SageMaker AI, Gemini Enterprise Agent Platform 또는 Databricks, 혹은 귀사의 Kubernetes 클러스터에 둔 Kubeflow와 MLflow를 Terraform으로 정의하며, 개발, 스테이징, 프로덕션 환경을 분리하고 귀사의 ID 공급자를 통해 접근합니다.

  • 실험 추적과 모델 레지스트리

    실행, 파라미터, 지표, 아티팩트를 MLflow 3 또는 Weights & Biases에 기록하고, 모든 모델을 그것을 만든 코드, 데이터, 파라미터와 함께 등록한 뒤, 손으로 복사한 파일이 아니라 기록된 승인을 거쳐 프로덕션으로 승격합니다.

  • 머신러닝용 CI/CD

    모든 풀 리퀘스트에서 학습 코드를 린트하고 테스트하며, 데이터와 모델 점검을 GitHub Actions, Azure DevOps 또는 GitLab CI에서 실행하고, 합의한 평가 세트에서 현재 모델을 앞설 때만 새 모델을 릴리스합니다.

  • 추론 엔드포인트와 오토스케일링

    KServe, Ray Serve, BentoML, SageMaker AI 엔드포인트 또는 Azure Machine Learning 온라인 엔드포인트에서의 실시간 및 배치 추론입니다. 모델이 유휴 상태이면 0까지 축소하고, 카나리와 섀도 배포로 릴리스하며, 지연 시간과 1,000건 예측당 비용을 측정합니다.

  • 모델 모니터링과 드리프트 경보

    입력 드리프트, 예측 드리프트, 지연되어 도착하는 정답 대비 실시간 정확도를 Evidently, Arize 또는 귀사의 Grafana 스택에서 추적하고, 경보는 모델을 소유한 팀에 전달하며, 재학습은 달력이 아니라 합의한 임계값으로 촉발합니다.

  • GPU 인프라와 비용

    AKS, EKS, GKE의 NVIDIA GPU Operator를 쓰는 GPU 노드 풀, Kueue나 Ray에 대기열로 올리는 학습 작업, 체크포인트에서 재개되는 실행을 위한 스팟 용량이며, 양자화, 배치 처리, 적정 사이즈 인스턴스로 추론 비용을 줄입니다.

  • 피처 스토어 구축

    Feast, Databricks 피처 테이블 또는 SageMaker AI의 피처 스토어를 사용하므로, 학습과 실시간 예측이 같은 코드로 계산된 피처를 읽습니다. 학습 세트에는 시점 조인을, 서빙에는 지연 시간이 낮은 조회를 적용합니다.

  • LLMOps

    프롬프트와 검색 설정은 코드처럼 버전 관리하고, 모든 릴리스는 평가 실행을 통과해야 하며, 트레이스는 MLflow 또는 Langfuse에 기록하고, 라우팅, 속도 제한, 팀별 비용을 위한 LiteLLM 같은 게이트웨이를 두며, 오픈 웨이트 모델은 KServe 위의 vLLM으로 서빙합니다.

  • 모델 거버넌스와 감사 추적

    모델 카드, 원본 데이터에서 배포까지의 리니지, 승인 기록, 접근 로그를 ISO/IEC 42001과 EU AI Act의 문서화 의무가 요구하는 형태로 레지스트리에 보관하며, 학습 세트의 개인정보를 추적하므로 요청에 따라 삭제할 수 있습니다.

MLOps 엔지니어 채용

  • 전담 MLOps 엔지니어

    귀사 팀에 풀타임으로 합류해 귀사의 도구와 프로세스로 일하고 귀사의 리드에게 보고하는 MLOps 엔지니어 인력입니다. 면접은 귀사가 진행하고, 우크라이나 현지 계약, 급여, 청구, 휴가는 당사가 맡습니다.

  • MLOps 프로젝트

    범위와 확정된 계획이 있는 MLOps 업무입니다. 당사의 지정 리드가 결과에 책임을 지고 귀사의 채널에서 진행 상황을 보고합니다.

  • 지속적인 MLOps

    지속적으로 제공하는 MLOps 서비스입니다. 매달 같은 인력이 투입되고, 우선순위를 정하는 백로그를 운영하며, 투입 시간은 당사 포털과 인보이스에서 확인하실 수 있습니다.

전담 개발팀 페이지는 전문가가 귀사 팀에 합류하는 방식을 설명하고, 외주 개발 페이지는 프로젝트 납품, 인수, 비용 청구 방식을 다룹니다.

MLOps 업무를 맡는 사람들

  • MLOps 엔지니어

    파이프라인, 레지스트리, 서빙, 모니터링

  • 머신러닝 엔지니어

    파이프라인이 실행하는 모델과 평가

  • 클라우드 및 DevOps 엔지니어

    Kubernetes, GPU, 네트워킹, Terraform

  • 데이터 엔지니어

    피처 파이프라인과 학습 데이터

  • Python 엔지니어

    모델 주변의 API와 서비스

프로덕션에 도달하고 그곳에 머무는 모델

MLOps 업무의 대부분은 모델 주변의 엔지니어링입니다. 코드와 데이터 버전으로 반복할 수 있는 학습, 리니지가 있는 레지스트리, 평가를 통과해야 하는 릴리스, 정확도가 떨어질 때 소유자에게 알리는 모니터링입니다. 기존 환경은 먼저 읽기 전용으로 검토하며, 무엇이든 바꾸기 전에 위험 순서로 정리한 공백 목록을 문서로 드립니다.

플랫폼도 다른 것과 같은 코드입니다. 인프라는 Terraform에, 파이프라인은 Git에 두고, CI는 저장된 키가 아니라 연합 자격 증명으로 클라우드에 로그인하며, 시크릿은 볼트에, 의존성은 최신 릴리스로 유지하므로, 모델이 프로덕션에 이르는 경로는 매번 같고 나중에 감사할 수 있습니다.

제공하는 다른 데이터 및 AI 서비스

데이터 및 AI 개요

MLOps 관련 질문

MLOps 엔지니어는 어떤 업종에서 일합니까?

매주 많은 모델을 학습시키고 릴리스하는 AI 및 데이터 제품입니다. 감사를 견뎌야 하는 사기 및 신용 모델을 쓰는 핀테크, 추천, 검색, 예측 모델을 쓰는 이커머스와 리테일, 추적 가능한 학습 데이터가 필요한 모델을 쓰는 헬스케어, 매일 재학습하는 입찰 및 오디언스 모델을 쓰는 광고 및 마케팅 기술, 제품 안에 머신러닝 기능을 출시하는 엔터프라이즈 SaaS도 있습니다.

Kubeflow가 필요합니까, 아니면 관리형 플랫폼으로 충분합니까?

Azure Machine Learning, SageMaker AI, Gemini Enterprise Agent Platform, Databricks 같은 관리형 플랫폼은 모델이 몇 개이고 클러스터를 운영하고 싶지 않은 대부분의 팀에 충분합니다. 모델을 많이 운영하거나, 여러 클라우드에서 같은 플랫폼이 필요하거나, GPU 비용을 직접 통제하려면 Kubernetes의 Kubeflow, KServe, MLflow가 효과를 냅니다.

데이터 과학자의 노트북에 있는 모델을 프로덕션으로 옮겨 주실 수 있습니까?

네. 노트북 코드는 테스트를 거친 학습 파이프라인이 되고, 모델은 데이터와 파라미터와 함께 등록되어 엔드포인트나 배치 작업으로 서빙되고 모니터링됩니다. 귀사의 데이터 과학자들은 지금처럼 계속 일하실 수 있습니다.

MLOps 엔지니어 투입까지 얼마나 걸립니까?

적합한 MLOps 엔지니어 인력이 있으면 귀사의 면접, NDA, 지식재산권 양도 절차만 거치면 바로 시작할 수 있습니다. 그렇지 않으면 인재를 탐색하며, 보통 2~3주 안에 후보자 프로필을 전달합니다. 귀사가 승인하기 전에는 누구도 업무를 시작하지 않습니다.

MLOps 엔지니어 채용은 BigTree108을 통해 어떻게 진행합니까?

필요한 업무, 경력 수준, 근무 시간을 알려 주십시오. 당사가 한두 명의 프로필을 제안하면, 귀사는 직접 채용하는 인력과 같은 방식으로 면접을 진행하고, BIG TREE 108 LLC와 하나의 계약을 체결하여 월 1회 하나의 인보이스를 받습니다.

전문가가 만든 결과물의 소유권은 누구에게 있습니까?

귀사에 있습니다. 모든 전문가는 당사와 서명한 계약으로 모든 작업 결과물을 회사에 귀속시키고, 귀사와의 계약으로 이것이 다시 귀사에 귀속됩니다. 코드, 디자인, 문서는 당사만 수정할 수 있는 곳이 아니라 귀사의 저장소와 도구에 직접 전달합니다.

모델이 프로덕션에 안정적으로 도달하게 하고 싶으십니까?

운영하는 모델 수, 학습하는 곳, 현재 프로덕션에 도달하는 방식을 알려 주십시오. 1영업일 이내에 검토 계획, 후보자 프로필, 또는 메워야 할 공백의 1차 목록을 보내 드립니다.

이메일 hello@bigtree108.com응답 방식