NHN클라우드, GPU 기반 MLOps 실무 교육으로 AI 운영 인재 키운다

• NHN클라우드가 실무형 MLOps 인재 양성 과정을 운영함

  • 고용노동부 K-디지털 트레이닝(KDT) 인공지능 캠퍼스 사업의 일환으로 진행됨
  • 구디아카데미와 협력해 'AI 팩토리 GPU 가속 MLOps 스쿨' 과정을 만든 구조임

• 교육 목표는 모델 개발만 하는 사람이 아니라, 운영과 배포까지 맡을 수 있는 인력을 키우는 것임

  • 최근 기업들은 생성형 인공지능(AI)을 도입하는 단계에서 실제 서비스 운영 단계로 넘어가는 중임
  • 이때 필요한 건 모델을 만드는 능력뿐 아니라 배포 자동화, 성능 최적화, 장애 대응, 인프라 운영 역량임

• 커리큘럼은 클라우드와 컨테이너 기반 운영 쪽에 꽤 직접적으로 맞춰져 있음

  • 교육생들은 NHN클라우드의 고성능 AI 인프라를 활용함
  • 도커(Docker), 쿠버네티스(Kubernetes), MLOps 파이프라인 구축, AI 모델 학습·배포 자동화, 클라우드 기반 AI 서비스 운영을 다룸

• NHN클라우드는 교육센터를 통해 커리큘럼 설계와 기술 교육을 지원함

  • 교육센터 소속 공인 강사가 직접 강의에 참여해 실제 서비스 운영 경험과 기술 노하우를 전달할 예정임
  • NHN클라우드 민간자격등록 자격증인 CES와 CAA 취득 과정과도 연계됨

• 프로젝트 중심으로 외부 기업 현직자들도 붙음

  • 위세아이텍, 슈어소프트테크, 데이톤, 에이아이네이션 등 AI·데이터 전문기업 현직자들이 과정 설계, 강의, 멘토링에 참여함
  • 데이터센터 현장 견학과 판교 NHN 플레이뮤지엄 최종 프로젝트 발표회를 통해 현업 피드백도 받을 수 있음

• 교육생 지원도 취업 연계 쪽으로 설계돼 있음

  • 약 350만 원 상당의 고성능 노트북 지원이 포함됨
  • 자격증 응시료, 공모전 참가비, AI·빅데이터 쇼 전시 참가 기회도 제공됨

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기술 맥락

• MLOps가 중요해진 이유는 인공지능 모델이 노트북 안의 실험 코드로 끝나지 않기 때문이에요. 실제 서비스에 붙으면 배포, 모니터링, 성능 최적화, 재학습 같은 운영 문제가 계속 생기거든요.

• 그래서 이 교육이 도커와 쿠버네티스를 다루는 건 자연스러운 선택이에요. 모델 서버를 컨테이너로 패키징하고, 여러 환경에 안정적으로 배포하려면 컨테이너 운영 역량이 필요해요.

• GPU 가속도 단순히 빠른 장비를 쓴다는 뜻만은 아니에요. AI 서비스에서는 학습과 추론 비용이 바로 운영비로 연결되기 때문에, GPU 자원을 어떻게 쓰고 배포 파이프라인에서 어떻게 관리할지가 실무 포인트가 돼요.

• 기업 입장에서는 모델을 잘 만드는 사람도 필요하지만, 이제는 그 모델을 장애 없이 서비스로 굴리는 사람이 더 급해지고 있어요. 이번 과정은 그 수요를 겨냥한 교육이라고 보면 돼요.