쿠팡의 머신러닝 플랫폼을 통한 ML 개발 가속화

문제 & 배경: 기존에는 데이터와 피처 준비, 분산 학습과 GPU 활용, 실시간 배포에 복잡한 설정과 반복 작업이 필요해 ML 모델을 개발하고 운영하는 데 많은 시간과 전문 지식이 들었습니다.

기술 & 해결책: 관리형 Jupyter Notebook, 파이프라인 SDK, 피처 스토어, 모델 학습·추론 기능과 검증된 컨테이너를 제공해 팀이 필요한 서비스를 조합하고 표준화된 방식으로 모델을 학습·디버깅·배포하도록 했습니다.

교훈 & 주의점: ML 플랫폼을 활용하면 간단한 모델부터 복잡한 모델까지 적용 기간을 며칠 수준으로 줄일 수 있으며, 개발부터 배포와 유지 관리까지 반복되는 과정을 자동화·표준화하는 것이 대규모 ML 적용의 핵심입니다.