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쿠팡의 머신러닝 플랫폼을 통한 ML 개발 가속화

문제쿠팡은 ML 모델 개발부터 배포까지 시간이 길고 인프라 설정이 복잡하며 GPU 자원이 부족해 빠른 실험이 어려웠다.
접근관리형 Jupyter, 파이프라인 SDK, Feast 기반 피처 스토어, Seldon 모델 서빙, 분산 학습을 통합한 ML 플랫폼을 온프레미스와 AWS 하이브리드로 구축했다.
결과1년 동안 600개 이상의 ML 프로젝트에서 10만 건 이상의 워크플로를 실행했고 Ko-BERT 학습 속도가 10배 빨라졌으며 배포 기간이 수주에서 며칠로 줄었다.
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