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머신러닝 플랫폼 엔지니어링 파이프라인부터 프로덕션까지, ML옵스와 LLM옵스로 완성하는 AI 시스템 구축
원제 : Machine Learning Platform Engineering: Build an internal developer platform for ML and AI systems
- 벤자민 탄 웨이 하오, 샤눕 파드마나반, 바룬 말랴 저
- 허정준 역
- 책만
- 2026년 07월 20일
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2026년 08월 03일(월)※ 출고예정일은 도서 재고상황에 따라 변동될 수 있습니다.
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ISBN: 9791124309117
624쪽
1,186g
185 x 240 (㎜)
지금 이책은
- 판매지수 : 0
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책 소개
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[도서 개요]
쿠버네티스 기반으로 구축하는 실전 ML/LLM 플랫폼!
데이터 통합, 모델 훈련, 배포, 모니터링, 평가와 가드레일까지!
OCR 기능, 영화 추천 프로그램 등 실제 머신러닝 프로덕션 시스템을 축약한 버전의 실전 프로젝트 예제를 통해, 완전한 ML옵스/LLM옵스 플랫폼을 처음부터 하나씩 만들어 프로덕션 배포하기까지 엔드투엔드 AI 시스템을 운영하는 데 필요한 전체 인프라와 워크플로 구축 방법을 배운다!
| 이 책에서 다루는 내용 |
o 엔드투엔드 ML옵스/LLM옵스 플랫폼 구축
o 머신러닝 및 AI 모델의 프로덕션 배포
o 효과적인 모니터링, 평가, 설명 가능성
| 이 책의 대상 독자 |
이 책은 주피터 노트북을 넘어 프로덕션 머신러닝 시스템으로 나아가고자 하는 데이터 과학자와 소프트웨어 엔지니어를 위한 것이다. 파이썬에 익숙하고 머신러닝 개념에 대한 기본적인 이해가 있어야 한다. 도커, 쿠버네티스 또는 ML옵스(MLOps) 도구에 대한 사전 경험은 필요하지 않다(모든 것을 처음부터 구축한다). 경험 있는 머신러닝 실무자는 인프라에 대한 체계적인 접근 방식과 마지막 장의 최신 LLM옵스(LLMOps) 내용에서 도움을 얻을 수 있다.
[추천의 글]
"실습 중심의 접근법을 원하는 이들에게 특히 훌륭한 자료다"
- 노아 플 / 아마존
"우리가 따라야 할 모든 패턴을 다룬다"
- 앤드류 프리드 / IBM
"풍부한 내용에, 체계적으로 잘 구성되어 있는 책이다."
- 비니시오스 웬츠 / 누뱅크
"코드 예제와 캡스톤 프로젝트로 가득하다"
- 누푸르 바겔 / 구글
"머신러닝 모델을 처음부터 구축하고 배포하는 법을 배우려는 이들을 위한 필독서!"
- 라비쿠마르 사나팔라 / 메타
저자 소개
저자 : 벤자민 탄 웨이 하오
디카탈리스(DKatalis)에서 데이터 과학 부문의 수석 엔지니어 겸 프로덕트 매니저로, 우수한 머신러닝 엔지니어, 데이터 과학자, 데이터 엔지니어로 구성된 팀을 이끌고 있다. 이 역할에서 데이터 과학과 ML옵스 기법을 적용하여 뱅크 자고(Bank Jago) 애플리케이션을
개선 및 최적화하고, 수백만 인도네시아인의 디지털 경험을 향상하고 있다.
저자 : 샤눕 파드마나반
컨티넨털 오토모티브(Continental Automotive)의 소프트웨어 엔지니어링 매니저로, 자율주행 차량을 위한 머신러닝 기반 인식에 중점을 두는 소프트웨어 엔지니어 팀을 이끌고 있다. 이 역할에서 데이터 집약적 워크플로와 관련 인프라를 설계하고, 연구 및 첨단 엔지니어링 환경에서 머신러닝 엔지니어가 모델을 전달하고 테스트할 수 있도록 지원하는 업무를 담당하고 있다.
저자 : 바룬 말랴
인도네시아 최고의 디지털 은행인 뱅크 자고에서 근무하는 머신러닝 엔지니어로, 은행의 머신러닝 플랫폼 설정 및 유지 관리를 담당하고 있다. 다양한 이해관계자 및 데이터 과학자와 협력하며 데이터 과학 프로젝트 개발 환경에서 프로덕션 환경으로 이전되도록 보장하는 업무를 수행한다. 광고 기술, 전자 제조, 물류 등 다른 산업에서도 머신러닝 및 ML옵스 기법을 적용한 바 있다.
역자 소개
서울대학교 기계항공공학부를 졸업하고 롯데면세점 빅데이터팀 데이터 분석가와 프리랜서 마켓 크몽의 AI 엔지니어를 거쳐 최근에는 AI 시스템 개발에 집중하고 있다. 2026년 여름 『Building an AI Agent(From Scrach)』를 영문으로 공저해 매닝(Manning)에서 출간했으며, LLM 학습을 위한 최초, 최고의 서적으로 손꼽히는 『LLM을 활용한 실전 AI 애플리케이션 개발』(책만, 2024)을 저술, 출간했다. 『파이토치 라이트닝으로 시작하는 딥러닝』(에이콘, 2023)도 번역했다.
목차
1부 ML옵스 기초 다지기
1장 ML옵스와 머신러닝 엔지니어링 시작하기
1.1 머신러닝 수명주기
__1.1.1 실험 단계
__1.1.2 개발/스테이징/프로덕션 단계
1.2 ML옵스에 필요한 역량
__1.2.1 머신러닝 엔지니어에게 필요한 역량
__1.2.2 사전 요구사항
1.3 머신러닝 플랫폼 구축
__1.3.1 직접 구축 vs 구매
__1.3.2 앞으로의 전망: ML옵스에서 LLM옵스로
__1.3.3 이 책에서 사용하는 도구
1.4 머신러닝 시스템 구축
__1.4.1 머신러닝 프로젝트 소개
__1.4.2 머신러닝 프로젝트
1.5 요약
2장 ML옵스란 무엇인가
2.1 반복적인 ML옵스 수명주기
__2.1.1 데이터 수집
__2.1.2 탐색적 데이터 분석
__2.1.3 모델링과 훈련
__2.1.4 모델 평가
__2.1.5 배포
__2.1.6 모니터링
__2.1.7 유지보수, 업데이트, 검토
2.2 견고한 ML옵스가 중요한 이유
2.3 성숙한 조직에서 ML옵스의 역할
2.4 데브옵스 vs ML옵스
2.5 ML옵스 성숙도 수준
__2.5.1 레벨 0: 기초
__2.5.2 레벨 1: 중급
__2.5.3 레벨 2: 고급
2.6 요약
3장 쿠버네티스 위에서 애플리케이션 구축하기
3.1 컨테이너와 도구
3.2 도커
__3.2.1 애플리케이션 코드 작성
__3.2.2 Dockerfile 작성하기
__3.2.3 도커 이미지 빌드 및 푸시
3.3 쿠버네티스
__3.3.1 쿠버네티스 아키텍처 개요
__3.3.2 kubectl
__3.3.3 쿠버네티스 객체
__3.3.4 네트워킹과 서비스
__3.3.5 기타 객체
__3.3.6 헬름 차트
__3.3.7 결론
3.4 지속적 통합과 배포
__3.4.1 깃랩 CI
__3.4.2 아르고 CD
3.5 프로메테우스와 그라파나
3.6 요약
2부 핵심 머신러닝 플랫폼 역량 구축
4장 신뢰할 수 있는 머신러닝 시스템 설계
4.1 실험 추적을 위한 ML플로
__4.1.1 데이터 탐색
__4.1.2 ML플로 추적
__4.1.3 ML플로 모델 레지스트리
4.2 피처 스토어로서의 피스트
__4.2.1 피처 등록
__4.2.2 피처 조회
__4.2.3 피처 서버
__4.2.4 피스트 UI 사용하기
4.3 요약
5장 머신러닝 파이프라인 오케스트레이션
5.1 큐브플로 파이프라인: 작업 오케스트레이터
__5.1.1 큐브플로 컴포넌트
__5.1.2 소득 분류기 파이프라인
5.2 요약
6장 머신러닝 모델 프로덕션화
6.1 배포 플랫폼으로서의 벤토ML
__6.1.1 벤토 빌드하기
__6.1.2 벤토 빌드 및 푸시
__6.1.3 벤토 배포하기
6.2 데이터 드리프트 모니터링을 위한 에비던틀리
__6.2.1 데이터 드리프트 탐지 보고서와 대시보드
__6.2.2 데이터 드리프트 탐지 큐브플로 파이프라인 컴포넌트
__6.2.3 API로 배포된 모델의 데이터 드리프트 탐지
6.3 요약
3부 ML옵스 실전 적용
7장 데이터 분석 및 준비
7.1 데이터 분석
__7.1.1 큐브플로에서 노트북 서버 실행하기
__7.1.2 워크스페이스와 데이터 볼륨
__7.1.3 설정 및 어피니티/톨러레이션
__7.1.4 메뉴 커스터마이징
__7.1.5 큐브플로 커스텀 노트북 이미지 생성하기
7.2 데이터 전달
__7.2.1 시나리오 1: 다운스트림 컴포넌트에 단순 값 전달하기
__7.2.2 시나리오 2: 대용량 데이터를 위한 경로 전달
__7.2.3 KFP v2 아티팩트 타입 개요
7.3 데이터 준비 실습
__7.3.1 데이터 준비: 객체 탐지
__7.3.2 데이터 준비: 영화 추천기
7.4 요약
8장 모델 훈련과 검증 I
8.1 객체 탐지 모델 훈련
__8.1.1 커스텀 데이터셋으로 YOLO 훈련하기
__8.1.2 모델 훈련
__8.1.3 시스템 의존성을 위한 컨테이너 컴포넌트
__8.1.4 검증 컴포넌트 만들기
__8.1.5 파이프라인 생성하기
__8.1.6 파이프라인 실행하기
__8.1.7 모델 아티팩트 검증하기
8.2 요약
9장 모델 훈련과 검증 II
9.1 PersistentVolumeClaim으로 데이터 저장하기
__9.1.1 PVC로 파이프라인 리팩터링
__9.1.2 효율적인 데이터셋 관리
__9.1.3 VolumeOp 생성하기
__9.1.4 PVC를 활용한 download_op
__9.1.5 데이터셋 직접 분할
__9.1.6 모델 훈련 간소화
__9.1.7 모델 검증 간소화
9.2 텐서보드로 훈련 추적하기
__9.2.1 새 텐서보드 실행하기
__9.2.2 YOLOv8 기본 그래프 살펴보기
9.3 영화 추천기 프로젝트
__9.3.1 MinIO에서 데이터 읽기 및 품질 보증
__9.3.2 모델 훈련 컴포넌트
__9.3.3 평가 지표
__9.3.4 ML플로를 활용한 실험 추적
__9.3.5 ML플로를 활용한 모델 레지스트리
__9.3.6 컴포넌트로 파이프라인 구성하기
__9.3.7 노트북에서의 로컬 추론
9.4 요약
10장 모델 추론과 서빙
10.1 모델 배포는 어렵다
10.2 벤토ML: 모델 배포를 간소화하다
10.3 벤토ML 빠르게 훑어보기
__10.3.1 벤토ML 서비스와 러너
10.4 벤토ML 서비스 로컬 실행
__10.4.1 벤토ML 러너로 모델 불러오기
10.5 벤토 빌드: 배포를 위한 서비스 패키징
__10.5.1 벤토 태그: Bento의 버전 관리
10.6 벤토ML과 ML플로 추론
10.7 ML플로만 사용해 추론 서비스 구축하기
10.8 K서브: 벤토ML의 대안
10.9 요약
11장 모니터링과 설명 가능성
11.1 모니터링
__11.1.1 기본 모니터링
__11.1.2 커스텀 지표
__11.1.3 로깅
__11.1.4 알림
11.2 데이터 드리프트 탐지
__11.2.1 객체 탐지
__11.2.2 영화 추천기
11.3 설명 가능성
__11.3.1 객체 탐지
__11.3.2 영화 추천
11.4 요약
4부 LLM을 위한 ML옵스 확장
12장 LLM 기반 시스템 설계
12.1 LLM옵스: 새로운 도전, 익숙한 원칙
__12.1.1 LLM 애플리케이션이 다른 이유
__12.1.2 LLM을 위한 머신러닝 플랫폼 확장
__12.1.3 LLM 애플리케이션을 위한 핵심 도구
12.2 DataKrypt의 DakkaBot 구축: 간단한 RAG 아키텍처
__12.2.1 구축하게 될 시스템
__12.2.2 단일 API 호출을 넘어서: 조합 가능성을 고려한 설계
__12.2.3 구글의 제미나이 LLM과 임베딩
__12.2.4 검색 컴포넌트
__12.2.5 증강 컴포넌트
__12.2.6 생성 컴포넌트
12.3 DakkaBot에 UI 추가하기
12.4 LLM 애플리케이션을 위한 관측 가능성
__12.4.1 도커로 랭퓨즈 설치하기
__12.4.2 랭퓨즈와 DakkaBot 통합
__12.4.3 DakkaBotCore의 관측 가능성 강화
__12.4.4 전통적인 지표를 넘어서
12.5 요약
13장 프로덕션 LLM 시스템 설계
13.1 프롬프트 엔지니어링: 생성형 AI 시대의 코드
__13.1.1 프롬프트를 핵심 인프라로 취급하기
__13.1.2 DakkaBot을 위한 랭퓨즈 프롬프트 관리
__13.1.3 프로덕션 환경을 위한 랭퓨즈 프롬프트 관리
13.2 LLM 애플리케이션 테스트
__13.2.1 LLM 응답을 위한 평가 프레임워크
__13.2.2 안전성 및 적대적 테스트
13.3 프로덕션 환경의 거버넌스와 안전성
__13.3.1 안전 가드레일 구현
13.4 비용 최적화 전략
__13.4.1 LLM 경제성 이해하기
__13.4.2 모델 선택 전략
__13.4.3 캐싱 전략
__13.4.4 효율성을 위한 프롬프트 최적화
__13.4.5 프로덕션 비용 모니터링
__13.4.6 전통적인 머신러닝에서 LLM옵스로
13.5 요약
부록 A 설치 및 설정
A.1 커맨드라인 도구의 로컬 설치(맥 및 리눅스)
__A.1.1 yq YAML 프로세서
__A.1.2 Kustomize
__A.1.3 kubectl
__A.1.4 K8s 배포판
__A.1.5 k3s 설치
__A.1.6 MicroK8s 설치
__A.1.7 아르고 CD
__A.1.8 큐브플로
__A.1.9 클라우드 제공자 K8s 설정
__A.1.10 ML플로 설정
A.2 ML플로 배포
__A.2.1 레디스 온라인 스토어 설정
__A.2.2 벤토ML 및 야타이 설정
__A.2.3 에비던틀리 UI 설정
부록 B YAML 기초
B.1 기본 YAML 파일
__B.1.1 주석
__B.1.2 스칼라 값
__B.1.3 리스트
__B.1.4 중첩 구조(맵)
__B.1.5 따옴표로 감싼 문자열
__B.1.6 여러 줄 문자열
__B.1.7 YAML의 데이터 타입
B.2 별칭과 앵커
__B.2.1 참조(데이터 병합 및 재사용)
__B.2.2 복합 데이터 타입
__B.2.3 커스텀 데이터 타입
__B.2.4 블록 스타일 vs 플로우 스타일
__B.2.5 키 정렬과 대소문자 구분
__B.2.6 모범 사례
1장 ML옵스와 머신러닝 엔지니어링 시작하기
1.1 머신러닝 수명주기
__1.1.1 실험 단계
__1.1.2 개발/스테이징/프로덕션 단계
1.2 ML옵스에 필요한 역량
__1.2.1 머신러닝 엔지니어에게 필요한 역량
__1.2.2 사전 요구사항
1.3 머신러닝 플랫폼 구축
__1.3.1 직접 구축 vs 구매
__1.3.2 앞으로의 전망: ML옵스에서 LLM옵스로
__1.3.3 이 책에서 사용하는 도구
1.4 머신러닝 시스템 구축
__1.4.1 머신러닝 프로젝트 소개
__1.4.2 머신러닝 프로젝트
1.5 요약
2장 ML옵스란 무엇인가
2.1 반복적인 ML옵스 수명주기
__2.1.1 데이터 수집
__2.1.2 탐색적 데이터 분석
__2.1.3 모델링과 훈련
__2.1.4 모델 평가
__2.1.5 배포
__2.1.6 모니터링
__2.1.7 유지보수, 업데이트, 검토
2.2 견고한 ML옵스가 중요한 이유
2.3 성숙한 조직에서 ML옵스의 역할
2.4 데브옵스 vs ML옵스
2.5 ML옵스 성숙도 수준
__2.5.1 레벨 0: 기초
__2.5.2 레벨 1: 중급
__2.5.3 레벨 2: 고급
2.6 요약
3장 쿠버네티스 위에서 애플리케이션 구축하기
3.1 컨테이너와 도구
3.2 도커
__3.2.1 애플리케이션 코드 작성
__3.2.2 Dockerfile 작성하기
__3.2.3 도커 이미지 빌드 및 푸시
3.3 쿠버네티스
__3.3.1 쿠버네티스 아키텍처 개요
__3.3.2 kubectl
__3.3.3 쿠버네티스 객체
__3.3.4 네트워킹과 서비스
__3.3.5 기타 객체
__3.3.6 헬름 차트
__3.3.7 결론
3.4 지속적 통합과 배포
__3.4.1 깃랩 CI
__3.4.2 아르고 CD
3.5 프로메테우스와 그라파나
3.6 요약
2부 핵심 머신러닝 플랫폼 역량 구축
4장 신뢰할 수 있는 머신러닝 시스템 설계
4.1 실험 추적을 위한 ML플로
__4.1.1 데이터 탐색
__4.1.2 ML플로 추적
__4.1.3 ML플로 모델 레지스트리
4.2 피처 스토어로서의 피스트
__4.2.1 피처 등록
__4.2.2 피처 조회
__4.2.3 피처 서버
__4.2.4 피스트 UI 사용하기
4.3 요약
5장 머신러닝 파이프라인 오케스트레이션
5.1 큐브플로 파이프라인: 작업 오케스트레이터
__5.1.1 큐브플로 컴포넌트
__5.1.2 소득 분류기 파이프라인
5.2 요약
6장 머신러닝 모델 프로덕션화
6.1 배포 플랫폼으로서의 벤토ML
__6.1.1 벤토 빌드하기
__6.1.2 벤토 빌드 및 푸시
__6.1.3 벤토 배포하기
6.2 데이터 드리프트 모니터링을 위한 에비던틀리
__6.2.1 데이터 드리프트 탐지 보고서와 대시보드
__6.2.2 데이터 드리프트 탐지 큐브플로 파이프라인 컴포넌트
__6.2.3 API로 배포된 모델의 데이터 드리프트 탐지
6.3 요약
3부 ML옵스 실전 적용
7장 데이터 분석 및 준비
7.1 데이터 분석
__7.1.1 큐브플로에서 노트북 서버 실행하기
__7.1.2 워크스페이스와 데이터 볼륨
__7.1.3 설정 및 어피니티/톨러레이션
__7.1.4 메뉴 커스터마이징
__7.1.5 큐브플로 커스텀 노트북 이미지 생성하기
7.2 데이터 전달
__7.2.1 시나리오 1: 다운스트림 컴포넌트에 단순 값 전달하기
__7.2.2 시나리오 2: 대용량 데이터를 위한 경로 전달
__7.2.3 KFP v2 아티팩트 타입 개요
7.3 데이터 준비 실습
__7.3.1 데이터 준비: 객체 탐지
__7.3.2 데이터 준비: 영화 추천기
7.4 요약
8장 모델 훈련과 검증 I
8.1 객체 탐지 모델 훈련
__8.1.1 커스텀 데이터셋으로 YOLO 훈련하기
__8.1.2 모델 훈련
__8.1.3 시스템 의존성을 위한 컨테이너 컴포넌트
__8.1.4 검증 컴포넌트 만들기
__8.1.5 파이프라인 생성하기
__8.1.6 파이프라인 실행하기
__8.1.7 모델 아티팩트 검증하기
8.2 요약
9장 모델 훈련과 검증 II
9.1 PersistentVolumeClaim으로 데이터 저장하기
__9.1.1 PVC로 파이프라인 리팩터링
__9.1.2 효율적인 데이터셋 관리
__9.1.3 VolumeOp 생성하기
__9.1.4 PVC를 활용한 download_op
__9.1.5 데이터셋 직접 분할
__9.1.6 모델 훈련 간소화
__9.1.7 모델 검증 간소화
9.2 텐서보드로 훈련 추적하기
__9.2.1 새 텐서보드 실행하기
__9.2.2 YOLOv8 기본 그래프 살펴보기
9.3 영화 추천기 프로젝트
__9.3.1 MinIO에서 데이터 읽기 및 품질 보증
__9.3.2 모델 훈련 컴포넌트
__9.3.3 평가 지표
__9.3.4 ML플로를 활용한 실험 추적
__9.3.5 ML플로를 활용한 모델 레지스트리
__9.3.6 컴포넌트로 파이프라인 구성하기
__9.3.7 노트북에서의 로컬 추론
9.4 요약
10장 모델 추론과 서빙
10.1 모델 배포는 어렵다
10.2 벤토ML: 모델 배포를 간소화하다
10.3 벤토ML 빠르게 훑어보기
__10.3.1 벤토ML 서비스와 러너
10.4 벤토ML 서비스 로컬 실행
__10.4.1 벤토ML 러너로 모델 불러오기
10.5 벤토 빌드: 배포를 위한 서비스 패키징
__10.5.1 벤토 태그: Bento의 버전 관리
10.6 벤토ML과 ML플로 추론
10.7 ML플로만 사용해 추론 서비스 구축하기
10.8 K서브: 벤토ML의 대안
10.9 요약
11장 모니터링과 설명 가능성
11.1 모니터링
__11.1.1 기본 모니터링
__11.1.2 커스텀 지표
__11.1.3 로깅
__11.1.4 알림
11.2 데이터 드리프트 탐지
__11.2.1 객체 탐지
__11.2.2 영화 추천기
11.3 설명 가능성
__11.3.1 객체 탐지
__11.3.2 영화 추천
11.4 요약
4부 LLM을 위한 ML옵스 확장
12장 LLM 기반 시스템 설계
12.1 LLM옵스: 새로운 도전, 익숙한 원칙
__12.1.1 LLM 애플리케이션이 다른 이유
__12.1.2 LLM을 위한 머신러닝 플랫폼 확장
__12.1.3 LLM 애플리케이션을 위한 핵심 도구
12.2 DataKrypt의 DakkaBot 구축: 간단한 RAG 아키텍처
__12.2.1 구축하게 될 시스템
__12.2.2 단일 API 호출을 넘어서: 조합 가능성을 고려한 설계
__12.2.3 구글의 제미나이 LLM과 임베딩
__12.2.4 검색 컴포넌트
__12.2.5 증강 컴포넌트
__12.2.6 생성 컴포넌트
12.3 DakkaBot에 UI 추가하기
12.4 LLM 애플리케이션을 위한 관측 가능성
__12.4.1 도커로 랭퓨즈 설치하기
__12.4.2 랭퓨즈와 DakkaBot 통합
__12.4.3 DakkaBotCore의 관측 가능성 강화
__12.4.4 전통적인 지표를 넘어서
12.5 요약
13장 프로덕션 LLM 시스템 설계
13.1 프롬프트 엔지니어링: 생성형 AI 시대의 코드
__13.1.1 프롬프트를 핵심 인프라로 취급하기
__13.1.2 DakkaBot을 위한 랭퓨즈 프롬프트 관리
__13.1.3 프로덕션 환경을 위한 랭퓨즈 프롬프트 관리
13.2 LLM 애플리케이션 테스트
__13.2.1 LLM 응답을 위한 평가 프레임워크
__13.2.2 안전성 및 적대적 테스트
13.3 프로덕션 환경의 거버넌스와 안전성
__13.3.1 안전 가드레일 구현
13.4 비용 최적화 전략
__13.4.1 LLM 경제성 이해하기
__13.4.2 모델 선택 전략
__13.4.3 캐싱 전략
__13.4.4 효율성을 위한 프롬프트 최적화
__13.4.5 프로덕션 비용 모니터링
__13.4.6 전통적인 머신러닝에서 LLM옵스로
13.5 요약
부록 A 설치 및 설정
A.1 커맨드라인 도구의 로컬 설치(맥 및 리눅스)
__A.1.1 yq YAML 프로세서
__A.1.2 Kustomize
__A.1.3 kubectl
__A.1.4 K8s 배포판
__A.1.5 k3s 설치
__A.1.6 MicroK8s 설치
__A.1.7 아르고 CD
__A.1.8 큐브플로
__A.1.9 클라우드 제공자 K8s 설정
__A.1.10 ML플로 설정
A.2 ML플로 배포
__A.2.1 레디스 온라인 스토어 설정
__A.2.2 벤토ML 및 야타이 설정
__A.2.3 에비던틀리 UI 설정
부록 B YAML 기초
B.1 기본 YAML 파일
__B.1.1 주석
__B.1.2 스칼라 값
__B.1.3 리스트
__B.1.4 중첩 구조(맵)
__B.1.5 따옴표로 감싼 문자열
__B.1.6 여러 줄 문자열
__B.1.7 YAML의 데이터 타입
B.2 별칭과 앵커
__B.2.1 참조(데이터 병합 및 재사용)
__B.2.2 복합 데이터 타입
__B.2.3 커스텀 데이터 타입
__B.2.4 블록 스타일 vs 플로우 스타일
__B.2.5 키 정렬과 대소문자 구분
__B.2.6 모범 사례
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