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Production AI 엔지니어

Production AI Engineer

Visitors

이미 만들어진 AI 애플리케이션을 실제 트래픽 앞에서도 안정적으로 배포·테스트·관측하고 비용까지 관리하는 역할을 목표로 합니다.

첫 단계 시작 →커리큘럼 보기
Guides
8
Duration
9주
Level
Intermediate
Phases
3
Practice Labs
4
Recommended first

AI Application Engineer

이 경로는 AI Application Engineer 위에서 이어집니다. 기초가 처음이라면 먼저 완주하세요.

선행 경로 보기 →

Curriculum

  1. 01Build1
  2. 02Operate5
  3. 03Validate2

Curriculum

학습 순서

각 단계는 기존 가이드로 바로 연결됩니다. 이미 아는 내용은 완료로 표시하고 넘어가도 좋습니다.

첫 단계 시작: FastAPI →
  1. Phase 01Build

    01FastAPINextAI 애플리케이션을 프로덕션 수준의 백엔드 API로 정리합니다.→LAB0/4
  2. Phase 02Operate

    02Docker서비스를 재현 가능한 컨테이너 단위로 패키징합니다.→LAB0/9
  3. 03Kubernetes 기본컨테이너를 오케스트레이션해 안정적으로 배포·확장합니다.→LAB0/9
  4. 04AWS클라우드 환경에 실제 서비스를 배포합니다.→
  5. 05Prometheus서비스 지연시간과 리소스 사용량 지표를 수집합니다.→LAB0/3
  6. 06Grafana수집한 지표를 대시보드로 실시간 관측합니다.→
  7. Phase 03Validate

    07k6실제 트래픽을 가정한 부하 테스트로 한계치를 확인합니다.→
  8. 08JMeter다양한 시나리오의 성능 테스트로 병목 구간을 찾습니다.→

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