728x90 model serving2 [PYTHON] Triton Inference Server와 BentoML을 통한 다중 모델 관리 방법 및 2가지 프레임워크의 핵심 차이와 해결 전략 01. 서론: 현대 AI 인프라에서 다중 모델 서빙의 필연성현대 인공지능 서비스는 단일 모델로만 구성되지 않습니다. 사용자의 요청을 처리하기 위해 객체 탐지 모델, 자연어 처리 모델, 그리고 추천 알고리즘이 동시에 가동되는 구조가 일반적입니다. 이러한 환경에서 가장 큰 고민은 고가의 자원인 GPU를 어떻게 효율적으로 나누어 쓰고, 서로 다른 프레임워크(PyTorch, TensorFlow, ONNX 등)로 작성된 모델들을 하나의 일관된 인터페이스로 통합하느냐는 것입니다. 본 포스팅에서는 파이썬 환경에서 가장 강력한 대안으로 꼽히는 NVIDIA Triton Inference Server와 BentoML을 심층 분석합니다. 두 솔루션이 다중 모델 서비스를 관리할 때 제공하는 구체적인 이점과 실무적인 해결 방법.. 2026. 4. 29. [PYTHON] Blue-Green Deployment를 통한 무 중단 모델 교체 프로세스 : 4단계 해결 방법과 차이 분석 현대 AI 서비스의 가장 큰 과제 중 하나는 '지속적인 통합 및 배포(CI/CD)'입니다. 특히 실시간으로 수만 건의 추론을 처리하는 서비스에서 모델을 업데이트할 때 발생하는 '다운타임(Downtime)'은 비즈니스에 치명적인 손실을 초래합니다. 본 아키텍처 가이드에서는 Python 환경에서 Blue-Green Deployment 전략을 활용하여 사용자에게 중단 없는 서비스를 제공하고, 안정적으로 모델을 교체하는 전문적인 해결 방법을 상세히 다룹니다.1. Blue-Green Deployment의 핵심 개념 및 기술적 차이Blue-Green Deployment는 동일한 환경의 두 세트(Blue와 Green)를 유지하는 방식입니다. 구 버전(Blue)이 구동 중인 상태에서 신 버전(Green)을 완벽하게 준.. 2026. 4. 24. 이전 1 다음 728x90
