2024. 7. 19.

로봇을 위한 MLOps #2: 엣지 파이프라인의 구성

"로봇을 위한 MLOps #1: Edge device와 K3s, Airflow" 편에서는 로봇을 위한 머신러닝 모델을 개발하는 과정을 소개하고 이를 위해 MLOps 인프라스트럭처를 어떻게 구축하였는지를 설명하였습니다. GPU workstation 및 엣지 디바이스(edge device)들에 워커(worker) 노드를 설치하고 Kubernetes 및 Airflow를 사용해 이들 노드에서 전체 파이프라인을 실행하는 방법을 살펴보았습니다. 이번 편에서는 엣지 디바이스에서 작동하는 엣지 파이프라인(edge pipeline)의 구성, 그리고 이 파이프라인에서 […]