--- title: "NHN클라우드, GPU 기반 MLOps 실무 교육으로 AI 운영 인재 키운다" published: 2026-06-10T07:05:04.338Z canonical: https://jeff.news/article/3990 --- # NHN클라우드, GPU 기반 MLOps 실무 교육으로 AI 운영 인재 키운다 NHN클라우드가 구디아카데미와 함께 GPU 가속 MLOps 교육 과정을 운영한다. 생성형 인공지능 도입이 실험 단계를 지나 실제 서비스 운영으로 넘어가면서, 모델 개발뿐 아니라 배포와 성능 최적화까지 다룰 수 있는 인력이 필요해졌다는 맥락이다. - 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 > [!IMPORTANT] > 과정은 6월 29일부터 12월 29일까지 약 6개월간 총 1000시간 규모로 운영됨. 단기 특강보다는 실무 전환형 부트캠프에 가까운 분량임. - 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 --- ## 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. ## 핵심 포인트 - NHN클라우드가 K-디지털 트레이닝 인공지능 캠퍼스 사업의 일환으로 MLOps 교육 과정을 운영함 - 교육생은 도커, 쿠버네티스, MLOps 파이프라인, AI 모델 학습·배포 자동화, 클라우드 기반 서비스 운영을 학습함 - 과정은 6월 29일부터 12월 29일까지 약 6개월, 총 1000시간 규모로 진행됨 ## 인사이트 요즘 기업들이 원하는 건 모델을 한 번 잘 만드는 사람보다, 그 모델을 서비스에 올리고 계속 굴릴 수 있는 사람에 가깝다. MLOps 교육이 늘어나는 건 생성형 AI가 데모 단계를 지나 운영 문제로 내려오고 있다는 꽤 현실적인 신호다.