Kubernetes 기반 ViT 배포 가이드

TensorFlow Serving과 Kubernetes를 활용해 Vision Transformer 모델을 확장 가능한 환경으로 배포하는 방법을 다룬다.

로컬 환경의 Vision Transformer(ViT) 배포를 넘어, 실제 서비스 운영을 위해 Docker와 Kubernetes를 사용하여 모델을 확장하는 방법을 설명한다.

주요 워크플로우는 다음과 같다:

Docker 컨테이너화: 모델 서빙 로직을 컨테이너로 패키징하여 환경 일관성을 확보한다.
Kubernetes 배포: **Google Kubernetes Engine(GKE)**을 활용해 클러스터를 관리하며, 오토스케일링과 보안 기능을 통해 대규모 트래픽에 대응한다.
TensorFlow Serving 활용: SavedModel 형식을 사용하여 모델을 서빙하며, 디렉토리 구조 설정을 통해 멀티 버전 모델 관리가 가능하다.

이 방식은 SageMaker나 Vertex AI 같은 관리형 서비스보다 인프라에 대한 세밀한 제어권을 제공하며, 산업계에서 검증된 표준 워크플로우를 따른다.