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토스 SLASH·
토스 SLASH·DS와 MLE가 함께 일하는 법
토스뱅크 ML 팀이 DS와 MLE 간 협업 방식을 1년 동안 세 단계에 걸쳐 개선한 과정을 다룬다. Jupyter 노트북 전달 방식에서 추상화 인터페이스 기반 패키지 계약으로 전환해 "첫 커밋 당일 배포"를 달성했다.
#mlops#monorepo#machine-learning+2
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카카오페이·
카카오페이·모델 서빙 최적화를 위한 프레임워크 선정과 서빙 성능 극대화하기
문제얼굴 인식·OCR 등 실시간 딥러닝 서비스를 운영하면서 다양한 모델 포맷과 언어 간 변환, 직접 서빙 서버 튜닝 비용이 큰 부담이었다.
접근FastAPI, TensorFlow Serving, NVIDIA Triton을 G4dn GPU + ResNet50으로 비교했다. 선정된 Triton에 TensorRT, Dynamic Batching, Concurrent Model Execution, Model Analyzer를 조합 적용했다.
결과단일 모델 처리량을 150 RPS에서 약 500 RPS까지 330% 이상 끌어올렸고, Python 단일 언어로 운영을 통일했다. Dynamic Batching이 가장 큰 레버였다.
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