NVIDIA 컨테이너 기반으로 MLOps 환경을 최소한으로 구축하는 방법?

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NVIDIA GPU를 이용하여, 습 + 배포 + 실험 관리를 하는 최소한의 MLOps 환경에 대한 조언을 부탁드립니다.

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최소한의 MLOps을 위한 목표는 아래와 같습니다.

구성 요소 기능 필수 도구
GPU 기반 학습 고속 학습, reproducibility NVIDIA Container Toolkit, PyTorch/TensorFlow
실험 관리 파라미터, 메트릭, 모델 버전 관리 MLflow
모델 배포 REST API, 실시간 추론 FastAPI or Triton
(선택) 모델 저장 재사용 가능한 아티팩트 관리 로컬, MinIO, S3 등

최소 구성 조합 예시는 다음과 같습니다.

목적 툴 비고
GPU 환경 구성 nvidia-docker CUDA & 드라이버 통합
학습 및 프레임워크 PyTorch CUDA 지원 버전 사용
실험 관리 MLflow UI 포함, metrics/logs/params 추적
모델 API 배포 FastAPI + Uvicorn RESTful 서빙
컨테이너 기반화 Docker 환경 일관성 확보

설치 및 흐름은 아래와 같습니다.

  • NVIDIA 환경 세팅
    Ubuntu 기준
    sudo apt install -y nvidia-driver-530
    sudo apt install -y docker
    sudo apt install -y nvidia-container-toolkit
    sudo systemctl restart docker

  • Dockerfile로 MLOps 베이스 컨테이너 구성
    FROM nvidia/cuda:12.2.0-cudnn8-devel-ubuntu22.04
    RUN apt update && apt install -y python3-pip &&
    pip3 install torch torchvision mlflow fastapi uvicorn
    WORKDIR /workspace
    CMD [“/bin/bash”]
    docker build -t mlops-gpu-base .
    docker run --gpus all -v $(pwd):/workspace -p 5000:5000 -it mlops-gpu-base

  • MLflow 실행
    mlflow ui --host 0.0.0.0 --port 5000
    → http://localhost:5000 접속 → 실험 관리 가능
    → mlflow.log_param(), mlflow.log_metric()으로 실험 기록

  • 모델 배포: FastAPI 예시
    serve.py
    from fastapi import FastAPI
    import torch
    app = FastAPI()
    model = torch.load(“model.pt”) # 저장된 모델
    @app.get(“/”)
    def root():
    return {“msg”: “Model is ready”}
    @app.post(“/predict”)
    def predict(x: float):
    with torch.no_grad():
    result = model(torch.tensor())
    return {“prediction”: result.item()}
    uvicorn serve:app --host 0.0.0.0 --port 8000

  • 운영 전략 조언
    |전략|조언|
    | — | — |
    |실행 → 검증 → 배포 루프 최소화|MLflow로 실험 + FastAPI로 추론을 하나의 Docker 안에서 수행|
    |버전 기록|MLflow Tracking + model.pt 버전 기록은 습관처럼|
    |컨테이너화|학습 환경을 컨테이너로 고정해야 reproducibility 확보|
    |추후 확장 고려|Triton, KServe, Weights & Biases는 선택 확장 가능|
    |보안 및 접근 제어|배포용 API에는 최소한 JWT 토큰이나 API key 설정 필요|

  • 확장 가능 요소 (선택적)
    |기능|도구|
    | — | — |
    |GPU 최적화 추론|NVIDIA Triton Inference Server|
    |모델 버전 자동화|MLflow Model Registry or DVC|
    |DAG 기반 파이프라인|Prefect, Airflow, Metaflow|
    |저장소 연동|S3, GCS, MinIO|
    |모니터링|Prometheus + Grafana, BentoML Monitor|

결론은 단 한 대의 GPU 서버, 단 하나의 컨테이너로 시작하는 MLOps는 "학습 → 실험 추적 → 배포"의 루프를 손에 넣는 것과 같습니다. 위의 구조는 매우 작지만, 확장성과 유지보수성을 동시에 보장합니다.