쿠베플로우

Kubeflow

쿠버네티스 환경에서 ML 모델의 구축, 배포 및 관리를 자동화하는 플랫폼

무료WebCLIAPI오픈소스

웹사이트 방문하기kubeflow.org

웨이츠 앤 바이어스와(과) 비교하기

소개

Kubeflow는 쿠버네티스 환경에서 머신러닝 워크플로우를 구축, 배포 및 관리하기 위한 오픈소스 플랫폼입니다. 데이터 준비부터 분산 학습, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 서빙까지 ML 생애주기 전반을 자동화하며, 특히 최근에는 LLM 파인튜닝과 중앙 집중식 Model Registry 기능을 강화하여 엔터프라이즈 AI 환경에 최적화되었습니다.

활용 워크플로우

입력

데이터 스토리지 (S3, GCS, NFS 등)ML 소스 코드 (GitHub, GitLab 저장소)컨테이너 이미지 (Docker Hub, Private Registry)실험 구성 YAML (Katib 하이퍼파라미터 정의)

쿠베플로우

KFP(Kubeflow Pipelines) 기반 DAG 워크플로우 오케스트레이션Katib을 활용한 자동 하이퍼파라미터 튜닝 및 AutoML 수행Training Operator 기반 분산 학습 및 LLM 파인튜닝 (TrainJob API)KServe를 이용한 고성능 모델 서빙 및 오토스케일링 제어

출력

최적화된 모델 아티팩트 (.onnx, .pt, .pb)Model Registry 내 버전 관리된 모델 및 메타데이터실시간 추론용 REST/gRPC API 엔드포인트재현 가능한 파이프라인 템플릿 및 실험 분석 보고서

LLM 파인튜닝 워크플로우

ML 엔지니어가 Training Operator를 통해 대규모 언어 모델을 분산 환경에서 특정 도메인 데이터로 미세 조정하는 경로

AutoML 최적화 워크플로우

데이터 과학자가 Katib을 사용하여 수백 개의 하이퍼파라미터 조합을 병렬로 테스트하고 최적의 모델을 찾는 경로

GitOps 기반 지속적 배포

플랫폼 팀이 Argo CD와 연동하여 파이프라인 변경 사항을 쿠버네티스 클러스터에 자동으로 반영하는 운영 경로

핵심 차별점: 쿠버네티스 네이티브 인프라를 활용하여 인프라 종속성 없이 ML 생애주기 전반을 확장 가능한 마이크로서비스 형태로 오케스트레이션하는 표준 MLOps 플랫폼입니다.

주요 기능

KFP v2 기반 DAG 관리
Model Registry를 통한 모델 메타데이터 중앙화
Training Operator 기반 LLM 분산 학습 지원
Katib 기반 AutoML 및 Early Stopping
KServe 서버리스 모델 추론
Spark Operator 통합을 통한 데이터 처리
멀티 테넌시 및 RBAC 보안 강화

가격 정보

무료

쿠버네티스 기반의 오픈 소스 프로젝트로 소프트웨어 자체는 무료입니다. 사용자가 직접 인프라를 구축하고 관리해야 하므로 서버, 스토리지 등 클라우드 리소스 비용이 주된 지출 요인이 됩니다. Arrikto나 Canonical 같은 파트너사를 통해 유료 관리형 서비스를 이용할 수도 있습니다.

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