구글에서는 아주 친절하게 AlphaFold 모델을 경험할 수 있도록 구글 코랩(Google Colab) 환경을 제공합니다.웹브라우저만 있다면 누구든지 쉽게 실행할 수 있습니다. (기본 제공되는 자원으로도 빠르게 실행됩니다.)https://colab.research.google.com/github/sokrypton/ColabFold/blob/main/AlphaFold2.ipynb Google Colab NotebookRun, share, and edit Python notebookscolab.research.google.com 그런데 막상 들어가보면 가이드가 있긴한데, 다 영어고 해석도 쉽지 않습니다.그래서 실행해보는 김에 가이드 형태로 결과를 정리해보고자 합니다.1. Input protein sequen..

들어가며저는 현업에서 Kserve를 활용해서 모델 서빙을 하고 있습니다.Kserve는 Serveless 모드로 설치하는 것이 표준이었고, Istio/Knative와 함께 설치해서 사용하고 있었습니다. 그런데 0.15 버전부터는 RawDeployment 모드(0.16 버전부터는 Standard 모드라고 불림) 설치가 생겼고, LLM 서빙 시에는 해당 설치 방법이 권장된다고 합니다. 아무래도 Serverless 모드의 핵심인 'Scale-to-zero'는 LLM에서 비현실적으로 다가왔던 것 같습니다. 기가바이트 단위의 모델 가중치를 다시 로드하는 데 시간이 너무 오래 걸리기 때문입니다.Knative의 구성요소가 많고 디버깅도 어려워 걷어내고 싶다는 니즈가 있었는데, 여러 곳에서 유사한 고민이 있었던 것 같습..

요즘 MSA에 대한 지식을 새로 정의하고 있습니다.그러다보니, API Gateway의 역할과 중요성에 대해서 깨닫고 있는데요.이번 글에서 관련된 내용을 정리해보고자 합니다.MSA에 관련한 내용은 아래 글 참고해주세요!https://deep-flame.tistory.com/48 클라우드 네이티브 애플리케이션 디자인 패턴: AI 플랫폼 개발자의 아키텍처 성찰들어가며: 쿠버네티스를 쓴다고 모두 '클라우드 네이티브'는 아닙니다.저는 GPU 기반의 LLM 학습 및 서빙 플랫폼을 개발하고 있습니다.GPU 리소스 집약적인 로직을 다루다 보니 당연히 쿠버네티스deep-flame.tistory.com API Gateway란 무엇이며, 왜 필요한가?마이크로서비스 아키텍처(MSA)에서는 수많은 서비스가 존재합니다. API..

들어가며: 우리는 왜 AI에 열광하는가인류는 왜 천문학적인 리소스를 투입하며 AI를 연구할까요? 단순히 원하는 답을 조금 더 빨리 찾기 위해서일까요?만약 AI가 인간이 이미 학습시킨 데이터를 그저 매끄럽게 요약해서 내뱉는 수준에 그쳤다면, 우리는 이토록 이 기술에 몰입하지 않았을 것입니다.AI의 진정한 가치는 인류가 오랫동안 풀지 못했던 난제를 해결하는 데 있다고 생각합니다.그 난제의 중심에는 바로 '생명(Life)'이 있습니다. 인류의 가장 근원적인 바람인 건강한 삶과 직결된 분야임에도 불구하고, 생명 현상은 그 복잡도가 상상을 초월합니다. 수십 년간 축적된 실험 데이터가 있음에도 불구하고 이를 해석하고 예측하는 데 다른 어떤 분야보다 긴 시간이 걸렸던 이유이기도 합니다.그러나 알파폴드로 인해서 단백질..

들어가며: 쿠버네티스를 쓴다고 모두 '클라우드 네이티브'는 아닙니다.저는 GPU 기반의 LLM 학습 및 서빙 플랫폼을 개발하고 있습니다.GPU 리소스 집약적인 로직을 다루다 보니 당연히 쿠버네티스 환경을 사용하고 있으며, 나름대로 클라우드 네이티브한 환경에서 개발하고 있다고 생각했습니다.그러나 구현에만 집중한 나머지 결합도가 높아 문제가 발생했습니다.예를 들어 학습과 서빙 파트를 분리하고 싶은데, 현재 개발된 내용으로는 어렵습니다. 만약 MSA (MicroService Architecture)를 고려하여 느슨하게 서비스들을 개발했다면 어렵지 않게 문제를 해결했을 것 같다는 생각이 들었습니다.단순히 툴을 사용하는 것을 넘어, 클라우드 환경에 최적화된 설계의 본질을 이해하고 싶어 이 책을 접했습니다. 클라우..

딥시크(DeepSeek)는 2023년에 설립된 중국의 인공지능(AI) 기업으로, 대규모 언어 모델(LLM)을 개발하고 있습니다. 2025년 1월 10일, DeepSeek는 DeepSeek-R1 모델을 기반으로 한 무료 AI 어시스턴트 앱을 iOS와 안드로이드용으로 출시하였으며, 이 앱은 미국 iOS 앱 스토어에서 ChatGPT를 제치고 인기차트 1순위에 올랐습니다. 그만큼 현재 반응이 뜨겁습니다.  왜 이렇게 난리일까?딥시크는 저비용의 AI 솔루션을 제공함으로써, 기존의 AI 시장 구조를 변화시키고 있습니다. 특히 미국의 대형 AI 기업들에게 도전장을 내밀며, 글로벌 AI 시장에서 중요한 역할을 하고 있습니다.딥시크는 비용 효율성과 오픈 소스 모델을 통해 AI 기술의 접근성을 높여, 다양한 기업과 연구자..

개인적으로 Kubernetes 네트워크가 복잡하다고 생각합니다.그도 어쩔 수 없는 게 클러스터 내부에 수 많은 애플리케이션들을 연결시키기 위해서는 그럴 수 밖에 없었을 것이라~ 생각합니다.그래도 나름 간단하게 하기 위한 노력도 보이니 우리 함께 최대한 이해해봅시다! Kubernetes Service 왜 필요해? 🤔먼저 우리가 생각해봐야할 게 있습니다.왜 이게 필요할까요? Pod의 성질이는 Pod의 성질에 관련이 있습니다.예를 들어 Deployment를 통해서 애플리케이션 배포를 관리하고 있는데, Pod가 모종의 이유로 죽게되고 다시 살아났다면 이 전 Pod가 사용했던 IP와 새로 생성된 Pod의 IP는 다르게 생성됩니다.그래서 Pod IP를 직접 사용하는 것은 위험한 방법이라고 할 수 있습니다.이를 해..

Kubernetes 구조를 간단하게 살펴보려고합니다.제가 아는 선에서 최대한 쉽게 글을 써볼게요~ Kubernetes 구조먼저 Kubernetes 공식 페이지에 소개된 구성도부터 살펴봅시다.뭐가... 많아보이죠? 그런데 Kubernetes의 목적을 이루기 위한 최소한의 요소들이라고 생각해요. Control Plan클러스터를 전체적으로 관리하기 위한 요소들이 모여있습니다. 중앙 관제탑이라고 보시면 됩니다. 여기서는 클러스터 내 노드와 애플리케이션들을 관리하기 위한 컴포넌트들이 유기적으로 동작합니다. API Server동작을 위해서는 Kubernetes에 호출이 필요하겠죠? 이러한 동작을 관리하는 컴포넌트입니다.외부 호출 뿐만 아니라, Kubernetes는 모든 호출들은 api로 관리합니다. 예를 들어 Po..

현재 MLOps Engineer로 2년간 업무를 진행하고 있습니다.업무를 위해서 무식하게 부딪혀서 Kubernetes에 꽤나 능숙해졌는데..매일 부딪히는 이 친구를 글로써 간단히 정리해보고 싶어 글을 씁니다. Kubernetes란쿠버네티스는 컨테이너화된 워크로드와 서비스를 관리하기 위한 이식할 수 있고, 확장 가능한 오픈소스 플랫폼으로, 선언적 구성과 자동화를 모두 지원한다. 쿠버네티스는 크고 빠르게 성장하는 생태계를 가지고 있다. 쿠버네티스 서비스, 지원 그리고 도구들은 광범위하게 제공된다. (쿠버네티스 공식 페이지)간단하게 말해서 쿠버네티스는 컨테이너를 좀 더 잘 관리하게 위해서 사용되는 프레임워크입니다.어플리케이션 배포 관점에서 봤을 때, 자동화된 컨테이너 조정 기능을 제공하기 때문에, 시스템의 안..

최근 부서를 옮기게 되면서 MLOps 업무를 시작하게 되었습니다. 현재 회사에서 중점적으로 사용하고 있는 툴이 Kubeflow인데, 이 툴에 대해서 심층적으로 탐구하고자 개인적으로 설치를 진행하게 되었습니다. 근데... 이게 생각보다 쉽지가 않았습니다.... 저같은 삽질을 하지 마시라고 글을 작성합니다.... 시작! 🤸‍♂️ 우선 어떻게 설치를 하는지는 kubeflow 공식 페이지를 통해서 확인하는 것이 가장 낫습니다. (여기저기 참고하면서 진행했!는데 안 되는 것이 너무 많더라... ) 공식 페이지는 아래를 참고하세요. 가장 최신 버전도 알아서 업데이트되니 여기서 확인하는 것이 가장 좋습니다. https://www.kubeflow.org/docs/started/installing-kubeflow/ In..