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• 마키나락스
  • MLOps for ALL
  • MLOps for MLE
  • GitHub: mlops-for-mle/mlops-for-mle
• 스캐터랩
  • AWS Inferentia 를 이용한 모델 서빙 비용 최적화: 모델 서버 비용 2배 줄이기 1탄
  • AWS Inferentia를 이용한 모델 서빙 비용 최적화: 모델 서버 비용 2배 줄이기 2탄
  • 새로운 루다를 지탱하는 모델 서빙 아키텍처 — 1편: A/B 테스트를 위한 구조 설계
• 쏘카
  • 딥러닝 모델 Serving 간단 구축기
• 업스테이지
  • DMOps(Data Management Operation and Recipes), 현업에서 데이터 구축하기
• 카카오페이
  • 금융 워크로드를 위한 카카오페이의 AWS 기반 MLOps 플랫폼 구축 사례- 김영욱 솔루션즈 아키텍트, AWS , 오영규 데이터 엔지니어, 조은비 ML 엔지니어, 카카오페이
  • 모델 서빙 최적화를 위한 프레임워크 선정과 서빙 성능 극대화하기
  • [AI] 카카오뱅크의 MLOps / if(kakao)dev2022
• 컬리
  • Kurly만의 MLOps 구축하기 - 쿠브플로우 도입기
• 토스
  • 물 흐르듯 자연스러운 ML 서비스 만들기
• 하이퍼커넥트
  • 머신러닝 모델 서빙 비용 1/4로 줄이기

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