Deep Learning Workflow

Overview

Deep Learning Workflow에 대한 기술 문서입니다.

Summary

• 무엇인가? - Deep Learning Workflow
• 왜 필요한가? - HPC 및 서버 환경에서 필수 개념
• 언제 사용하는가? - 서버 구성, 성능 튜닝, 문제 해결 시

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Purpose

이 문서가 존재하는 이유

• Goal: Deep Learning Workflow에 대한 기술 정보 제공
• Scope: Deep Learning Workflow의 개념, 사용법, 설정
• Non-goals: 다른 주제로의 확장

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Key Concepts

Concept	Description	Related
Deep Learning Workflow	HPC/서버 환경에서 중요한 기술 개념	Linux, Server

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Deep Learning Workflow

|status=Draft |owner=Knowledge Agent |last_update=2026-07-16 |review=Pending }} 딥러닝 모델의 훈련(Training)과 추론(Inference)을 위한 전체 워크플로우 및 인프라 구성 가이드.

• 무엇인가? 딥러닝 모델의 데이터 준비부터 훈련, 평가, 배포까지의 전 과정
• 왜 필요한가? 효율적인 GPU/CPU 자원 할당과 파이프라인 자동화로 개발 생산성 향상
• 언제 사용하는가? 대규모 데이터셋을 활용한 딥러닝 모델 개발 및 서비스 배포

--- 딥러닝 워크플로우의 핵심 단계와 각 단계별 인프라 요구사항 정의

• Goal: 데이터 과학자와 엔지니어가 효율적인 DL 파이프라인을 구축할 수 있도록 가이드
• Scope: Training 및 Inference 인프라, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 배포
• Non-goals: 특정 프레임워크(TensorFlow/PyTorch) 상세 튜토리얼, 데이터 수집 방법론

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Concept	Description	Related --- Best Practices 최신 버전 사용 권장 공식 문서 참고 테스트 환경에서 먼저 검증 --- References Deep Learning Workflow --- Related Pages Linux Server Hardware Network ---