Amazon EKS기반의 Kubeflow와 Amazon EFS를 사용한 기계 학습 구성하기

이 글은 Amazon EKS 기반의 Kubeflow와 Amazon EFS를 활용하여 기계 학습 모델 훈련을 효율적으로 구성하는 방법을 설명합니다. 대규모 데이터셋을 다루는 기계 학습 모델 훈련은 복잡하고 시간이 많이 소요되는데, Kubeflow는 Kubernetes 환경에서 ML 워크로드를 가속화하고 확장성을 제공합니다.

특히 모델 병렬 처리를 통해 여러 장치에 걸쳐 대규모 데이터셋을 공유하며 딥러닝 모델을 분산 훈련하는 방법을 다룹니다. Amazon EKS를 컴퓨팅 계층으로, Amazon EFS를 영구 스토리지로 사용하여 데이터셋 공유 및 성능 향상을 구현하는 아키텍처를 소개하며, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등 다양한 ML 사용 사례에 적용 가능함을 강조합니다.