AI/ML 모델을 개발 환경에서 프로덕션 서버로 이전하는 과정은 복잡하고 어렵습니다. 각 도구마다 다른 패키징 방식을 사용해 여러 번 재작업해야 하므로 개발 속도가 느려지고 위험이 커집니다.
KitOps는 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 오픈소스 DevOps 프로젝트입니다. AI/ML 모델의 패키징, 재현, 배포, 추적을 표준화하여 어떤 환경에서든 애플리케이션 코드처럼 간단하게 실행할 수 있도록 돕습니다.
주요 기능:
- 표준화된 패키징 (ModelKit): 모델, 데이터셋, 코드, 설정 등 프로젝트에 필요한 모든 것을
ModelKit이라는 OCI 호환 패키지 하나로 관리합니다. - 모듈식 구성: Dockerfile과 달리
ModelKit의 전체 패키지 또는 모델이나 데이터셋 같은 특정 부분만 선택적으로 가져올 수 있어 효율적입니다. - 보안 및 불변성:
ModelKit은 불변성을 가지며 각 요소에 대한 SHA 다이제스트를 포함합니다. 이를 통해 변경 여부를 쉽게 확인하고 SBOM(소프트웨어 자재 명세서) 이니셔티브에 활용할 수 있습니다. - 향상된 협업 및 호환성: 데이터 과학자, 개발자, DevOps 엔지니어 등 누구나 기존에 사용하던 컨테이너 레지스트리 및 배포 도구와 함께 KitOps를 사용하여 쉽게 협업할 수 있습니다.
- 간편한 CLI 제공:
Kit CLI를 통해ModelKit빌드, 버전 관리, 레지스트리 전송, 로컬 환경 실행 및 테스트 등 다양한 작업을 간단한 명령어로 수행할 수 있습니다.
AI/ML 프로젝트의 속도, 보안, 효율성을 높이고 싶다면 지금 바로 KitOps를 시작해보세요!
더 알아보기: https://kitops.org