728x90 #ModelServing1 [PYTHON] Triton Inference Server를 활용한 3가지 멀티 프레임워크 모델 서빙 통합 해결 방법 서론: 왜 Triton Inference Server인가?현대 AI 서비스 개발 환경에서는 데이터 과학자들이 각기 다른 프레임워크(PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn 등)를 사용하여 모델을 개발합니다. 하지만 운영 단계(MLOps)에서는 이 모든 모델을 각각의 플라스크(Flask)나 패스트API(FastAPI) 서버로 구축할 경우, 자원 낭비와 관리 복잡성이 기하급수적으로 증가합니다.NVIDIA의 Triton Inference Server는 이러한 문제를 해결하기 위한 강력한 오픈소스 소프트웨어입니다. 본 가이드에서는 Python 기반의 클라이언트 구현부터 멀티 프레임워크 모델의 효율적인 배포 전략까지 실무 밀착형 지식을 전달합니다.1. 멀티 프레임워크 모델 서빙 방식의 비교기존.. 2026. 4. 20. 이전 1 다음 728x90
