서론
내가 처음 이 회사를 알게 된 건 2019년 여름이다. GDG Seoul 모두의 Toy Story 라는 행사에서 지인이 발표한다고 하여 들으러 갔다가 한 발표가 굉장히 흥미로웠다. 한창 머신러닝에 관심을 가지던 시기였는데 머신러닝에 활용하는 GPU 가상화 관리 도구에 관한 내용이었다. 굉장히 기술적으로 깊이 있고 이런 걸 하는 회사도 있구나 하고 처음으로 래블업에 대해 알게 되었다.
내가 처음 이 회사를 알게 된 건 2019년 여름이다. GDG Seoul 모두의 Toy Story 라는 행사에서 지인이 발표한다고 하여 들으러 갔다가 한 발표가 굉장히 흥미로웠다. 한창 머신러닝에 관심을 가지던 시기였는데 머신러닝에 활용하는 GPU 가상화 관리 도구에 관한 내용이었다. 굉장히 기술적으로 깊이 있고 이런 걸 하는 회사도 있구나 하고 처음으로 래블업에 대해 알게 되었다.
이번 글에서는 Backend.AI의 MLOps 플랫폼인 FastTrack을 소개합니다. FastTrack을 사용하면 데이터 전처리, 학습, 검증, 배포, 그리고 추론과 같은 각각의 단계를 하나의 파이프라인으로 구성할 수 있습니다. 특히 FastTrack에서는 파이프라인을 구성할 때에 사용자가 각 단계를 손쉽게 커스터마이징 가능합니다. 이번 포스팅에서는 MLOps 플랫폼이 왜 필요한지와 함께 Backend.AI FastTrack 의 탄생 배경, 그리고 FastTrack 이 가지는 특장점을 함께 소개합니다.
안녕하세요! Backend.AI 22.09 / Enterprise R2 의 2022년 9월 업데이트 개선 사항에 대해 알려드립니다!
6개월 단위의 통합 업데이트 릴리즈이며, 주요 버그 수정 및 필수 개선 사항은 Backend.AI 22.03 / Enterprise R2 에도 반영됩니다. Backend.AI 21.09 및 그 이전 버전은 현재 사용 중인 고객들을 위한 긴급 보안 패치가 아닌 한 더 이상의 업데이트가 제공되지 않습니다.