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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
FuseML은 선호하는 AI/ML 도구들을 통합하여 MLOps 오케스트레이션을 구현하는 프레임워크입니다. 이를 통해 사용자는 다양한 커뮤니티 기반의 ML 스택을 활용해 자동화된 워크플로우를 구축하고, 모델 코드를 프로덕션 추론 서비스까지 쉽게 배포할 수 있습니다. 이 도구는 기술 부채와 벤더 종속성을 줄이는 데 도움을 줍니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
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선호하는 AI/ML 도구들에 맞춰 구성 가능한 자동화 레시피를 통해 자체적인 MLOps 오케스트레이션 워크플로우를 구축하고, ML 코드를 프로덕션 추론 서비스(inference serving)까지 빠르고 쉽게 가져갈 수 있습니다.
FuseML을 사용하여 커뮤니티에서 공유하는 AI/ML 도구들의 일관된 스택을 구축하여 ML 운영 작업을 수행할 수 있습니다. FuseML은 일관된 운영을 위해 설계되었으며, 실제 사용 사례를 반영한 풍부한 통합 공식(integration formulas)들을 갖춘 유연한 프레임워크로 구동됩니다. 이를 통해 기술 부채(technical debt)를 줄이고 벤더 종속성(vendor lock-in)을 피할 수 있도록 돕습니다.
FuseML은 형제 오픈 소스 프로젝트인 Epinio의 포크(fork)로 시작되었습니다. Epinio는 Kubernetes 기반의 경량 오픈 소스 PaaS였으며, 이후 점진적으로 변형되고 MLOps 개념이 주입되어 오늘날의 AI/ML 오케스트레이션 도구가 되었습니다.
본 프로젝트는 다음 주요 방향을 따라 활발하게 개발되고 있습니다:
저희가 어떤 작업을 진행 중인지, 그리고 다음 릴리스에서 무엇이 준비되어 있는지 확인하려면 프로젝트 보드를 참고해 주세요.
기본 FuseML 워크플로우는 ML 코드를 시작점으로 하여 머신러닝 모델을 구축하고 서비스하는 데 필요한 모든 단계를 자동으로 실행하는 MLOps 유형의 워크플로우로 설명할 수 있습니다. FuseML의 작업은 머신러닝 코드가 실행 준비가 되었을 때 시작됩니다.
이 리포지토리는 FuseML 설치기(installer)의 코드를 포함하며 주요 프로젝트 레포지토리입니다. 관심 있을 만한 다른 레포지토리들은 다음과 같습니다:
