튜토리얼 선택하기¶

각 튜토리얼은 독립적으로 진행할 수 있습니다. 목적과 난이도에 맞는 튜토리얼을 선택하고 시작하세요.

제목 옆 ⭐는 난이도를 나타냅니다. 별이 많을수록 요구되는 사전 지식이 늘어납니다.

튜토리얼을 시작하기 전에 아래 내용을 먼저 확인하세요.

Runway 2.0 핵심 요약 — 플랫폼 구조와 주요 도구 개요

시작 전 준비사항 — Workspace · Project ID 확인, 액세스 키 발급

Code Server 배포하기 ⭐

Runway 앱 카탈로그를 사용하여 Code Server를 배포해보는 가장 짧은 입문 실습입니다. 이 배포 과정은 JupyterLab, DB 등 다른 카탈로그 앱에도 동일하게 적용됩니다.
- 사용 도구: 앱 카탈로그 · Code Server
- 사전 지식: 없음 (입문용)
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웹 서비스 배포하기 ⭐⭐

컨테이너 이미지를 Gitea 레지스트리에 푸시하고, bitnami nginx 헬름 차트를 구성하여 Runway에 배포하는 과정을 경험합니다. ML 없이 플랫폼 배포 구조를 이해하기에 적합한 입문 튜토리얼입니다.
- 예제: 문서 사이트(정적 사이트) 배포
- 사용 도구: Gitea · Docker · Helm (bitnami nginx)
- 사전 지식: Docker 기본 개념, CLI 명령어 사용 경험
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개발한 서비스 배포하기 ⭐⭐⭐

직접 작성한 FastAPI 서비스를 Docker로 빌드하고 Helm chart를 구성하여 Runway에 배포한 뒤 외부에서 호출하는 과정을 경험합니다. 앱 카탈로그에 없는 서비스를 Runway 위에 올리는 방법을 익히는 실습입니다.
- 예제: FastAPI 서비스 배포
- 사용 도구: Code-server · Gitea · Docker · Helm
- 사전 지식: Docker 기본 개념, Helm 기본 개념
시작하기 (준비 중)
LLM 서비스 구축하기 ⭐⭐⭐

LLM Playground에 모델을 등록하고, Chat에서 대화하거나 OpenAI 호환 API로 직접 호출하는 과정을 경험합니다. RAG 구성이나 커스텀 어시스턴트로 확장할 수 있습니다.
- 사용 도구: LLM Playground · Chat
- 사전 지식: LLM 기본 개념, API 호출 경험
시작하기 (준비 중)
ML 파이프라인 구축하기 ⭐⭐⭐⭐

Airflow로 학습 파이프라인을 자동화하고, MLflow로 실험을 기록한 뒤, 모델을 배포하여 추론 서비스까지 구축하는 전체 워크플로우를 경험합니다.
- 예제: 풍력 발전량 예측 (XGBoost)
- 사용 도구: Code-server · Gitea · Airflow · MLflow · Inference Endpoint
- 사전 지식: Python 기초, ML 기초 개념, Git 사용 경험
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Airflow로 데이터 저장하기 ⭐⭐⭐

Airflow DAG를 작성하여 데이터를 전처리하고, Runway Storage(PVC) 또는 SeaweedFS(S3)에 저장하는 파이프라인을 구축합니다.
- 사용 도구: Code Server · Gitea · Airflow · Storage · SeaweedFS
- 사전 지식: Python 기초, Airflow 기본 개념
시작하기 (준비 중)
LLM 서비스 배포하기 ⭐⭐⭐⭐⭐

vllm을 사용하여 LLM을 Kubernetes 클러스터에 서빙하는 방법을 안내합니다. Deployment, Service, VirtualService 3개의 리소스를 구성하여 모델을 배포합니다.
- 사용 도구: kubectl · vllm · Istio VirtualService
- 사전 지식: Kubernetes · kubectl · YAML · GPU/LLM 기초
시작하기 (준비 중)

튜토리얼 확장 예정

입문부터 심화까지 다양한 난이도의 튜토리얼이 순차적으로 추가될 예정입니다.