쿠버네티스는 AI/ML 라이프사이클의 모든 단계, 특히 학습과 추론 단계에서 AI 워크로드를 가속화할 수 있는 강력한 도구입니다. 쿠버네티스는 GPU 리소스의 확장성, 비용 효율성, 동적 스케줄링을 제공합니다. 쿠버네티스의 유연성 덕분에 AI 워크로드는 자동으로 확장 및 축소되고, 부하 급증을 처리하며, 필요한 컴퓨팅 리소스를 지연 없이 확보할 수 있습니다.
본 백서는 AI/ML 라이프사이클의 각 단계에서 쿠버네티스의 확장성과 유연성이 어떤 역할을 할 수 있는지 소개합니다. 특히 관리형 쿠버네티스는 다양한 GPU 선택, 운영 오버헤드 감소, 높은 가용성, 무제한 확장성을 제공하여 AI를 위한 쿠버네티스를 사용하는 기업에 더 많은 혜택을 제공합니다. <16p>
주요 내용
- 쿠버네티스를 활용한 일반적인 AI 사용 사례
- 쿠버네티스로 모델 학습 및 추론 강화하기
- AI 워크로드를 위한 동적 자동 확장 및 스케줄링
- AI를 위한 쿠버네티스의 한계 실험하기
- 원활한 AI 배포를 위한 관리형 쿠버네티스
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