728x90 #Optimization2 [PYTHON] 5가지 Docker 이미지 경량화 방법: GPU 베이스 최적화 및 Multi-stage Build 해결 전략 1. 왜 GPU Docker 이미지 경량화가 중요한가?현대 ML 프로젝트에서 PyTorch나 TensorFlow 기반의 GPU 이미지는 보통 5GB에서 많게는 15GB를 초과합니다. 이미지가 크면 배포 속도가 느려지고, 클라우드 저장 비용이 상승하며, 보안 취약점에 노출될 확률이 높아집니다. 전문 개발자라면 단순히 FROM nvidia/cuda를 사용하는 것을 넘어, 목적에 맞는 최적화된 이미지를 빌드해야 합니다.2. 이미지 태그에 따른 용량 차이와 선택 기준NVIDIA 공식 Docker Hub에서 제공하는 이미지 유형은 세 가지로 나뉩니다. 이를 정확히 구분하는 것이 최적화의 첫걸음입니다.이미지 유형 (Suffix)포함된 내용용량 수준권장 용도baseCUDA 런타임 최소 패키지가장 작음배포 전용 (이미.. 2026. 4. 20. [PYTHON] A/B Testing vs Multi-Armed Bandit: 모델 업데이트 시 2가지 트래픽 전환 전략 해결 방법 1. 모델 배포의 딜레마: 탐색(Exploration)과 수확(Exploitation)새로운 머신러닝 모델을 개발한 후, 이를 실제 서비스에 적용할 때 우리는 큰 고민에 빠집니다. "새 모델이 정말 기존 모델보다 나은가?"라는 의문을 해결하기 위해 트래픽을 나누어 테스트해야 합니다. 이때 가장 대중적인 A/B Testing과 동적인 최적화 방식인 Multi-Armed Bandit (MAB) 알고리즘은 각각 뚜렷한 차이점과 활용 사례를 가집니다.2. A/B Testing과 Multi-Armed Bandit 핵심 차이 해결 및 비교두 전략의 기회비용과 통계적 유의성 확보 방식을 상세히 비교합니다.항목A/B Testing (고정 할당)Multi-Armed Bandit (동적 할당)트래픽 배분 방식50:50 또.. 2026. 4. 20. 이전 1 다음 728x90
