[00:00–00:07] 훈련과 추론의 역할: 훈련은 AI 모델을 만들고, 추론은 실제 비즈니스 가치를 창출한다는 것을 설명합니다.
[00:07–00:20] 훈련 워크플로와 추론 워크플로 비교: 훈련(정적 데이터를 기반으로 모델 구축)과 추론(실시간 동적 트래픽에서 모델 실행)을 대조합니다.
[00:20–00:27] 추론을 위한 인프라 마인드셋: 실시간으로 이루어지고 연속적이라는 추론의 특성이 왜 별도의 인프라 전략을 필요로 하는지에 대해 알아봅니다.
[00:27–00:43] 중앙 집중형 인프라와 분산형 인프라의 비교: 훈련을 위한 중앙 집중형 GPU 클러스터와 추론을 위한 고도로 분산된 저지연 컴퓨팅을 비교합니다.
[00:43–00:59] 최적의 워크로드 실행: 코어, 지역, 엣지 위치에서 적절한 워크로드를 적절한 위치에서 실행하는 방법을 살펴봅니다.