머신러닝을 위한 하이브리드 클러스터 구축하는 방법 (온프레미스, 클라우드, 쿠버네티스) by VESSL AI 클라우드와 온프레미스 환경에서 머신러닝 모델을 학습할 때의 장단점를 얘기하고, 대규모 GPU 인프라를 VESSL과 연동하여 쉽게 머신러닝 플랫폼을 구축하는 방법을 설명합니다. 안녕하세요. VESSL AI 입니다. 이번 글에서는 클라우드와 온프레미스 환경에서 머신러닝 모델을 학습할 때의 장단점를 얘기하고, 대규모 GPU 인프라를 VESSL과 연동하여 쉽게 머신러닝 플랫폼을 구축하는 방법을 설명하겠습니다. 머신러닝 인프라 — 클라우드 vs. 온프레미스 모델 학습을 위한 머신러닝 플랫폼 구축은 머신러닝 기반 서비스 운용에 있어 가장 중요하지만 번거로운 과정 중 하나입니다. 최근 다양한 문제를 해결할 수 있는 고성능, 대규모 머신러닝 모델들이 빠르게 발전해왔고, 이를 학습하기 위한 데이터와 인프라 규모 또한 빠르게 증가하고 있습니다. 학습의 규모가 서버 한 대로는 감당하기 어려워지면...
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