MLOps를 위한 BentoML 기능 및 성능 테스트 결과 공유 – 2

LINE의 Financial Data Platform 개발팀에서 MLOps를 위해 BentoML을 도입한 경험을 공유하는 글의 두 번째 편입니다. 1편에서 BentoML 선택 이유와 기능 적용을 다룬 데 이어, 2편에서는 Kubernetes 환경에서 BentoML을 서비스에 적용하기 위한 아키텍처와 무중단 배포 방법 네 가지를 상세히 설명합니다.

또한, BentoML의 성능 개선을 위한 다양한 실험 결과와 최종 결론을 공유하며, 실제 서비스 환경에서의 MLOps 구현 방안에 대한 인사이트를 제공합니다. 이 글은 BentoML을 활용하여 머신러닝 모델 서빙의 효율성과 안정성을 높이고자 하는 개발자들에게 유용한 정보를 제공합니다.