제공 애플리케이션 소개

Runway는 코드 관리, 실험 추적, 워크플로우 오케스트레이션, 배포, AI 활용 등 AI·ML 개발 전반을 지원하기 위해 다양한 애플리케이션을 제공합니다. 모든 애플리케이션은 선택적으로 사용할 수 있으며, 제공 주체와 배포 방식에 따라 플랫폼 앱과 사용자 앱으로 구분됩니다.

구분	제공 방식	정의
플랫폼 앱	Runway 기본 제공	AI·ML 워크플로우를 지원하는 공통 인프라 (자동 설치)
사용자 앱	사용자가 직접 배포	프로젝트별 개발 환경 및 도구 (필요시 배포)

제공 앱 종류 및 변경

이 문서에서 소개하는 플랫폼 앱과 앱 카탈로그의 목록은 대표적인 예시이며, 제공하는 앱의 종류는 계속 업데이트될 예정입니다.
실제 제공되는 앱은 플랫폼 버전 및 설치 환경에 따라 다를 수 있습니다.

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플랫폼 앱

플랫폼 앱은 워크스페이스 단위로 제공되며, 별도 설치 없이 즉시 사용할 수 있습니다. 코드 관리부터 실험, 배포, AI 활용까지 전체 ML 워크플로우를 지원합니다.

코드/패키지 관리 · ML 실험

• Gitea

  경량 Git 서버로 소스 코드를 버전 관리하고 협업할 수 있는 환경을 제공합니다.

  • PyPI, Helm, Container 등 다양한 패키지 저장소
  • Pull Request 기반 코드 리뷰
  • Airflow DAG, 모델 학습 등 ML 프로젝트 코드 중앙 관리

• MLflow

  머신러닝 실험을 기록·비교하고 학습된 모델을 체계적으로 관리하는 플랫폼입니다.

  • 하이퍼파라미터, 메트릭, 아티팩트 자동 기록
  • 실험 간 성능 비교 및 시각화
  • 모델 레지스트리를 통한 버전 관리 및 스테이징

워크플로우 · 배포 자동화

• Airflow

  DAG(Directed Acyclic Graph) 기반으로 데이터 파이프라인과 ML 워크플로우를 스케줄링하고 모니터링합니다.

  • 크론 기반 스케줄링 및 수동 트리거
  • 태스크 실행 상태 모니터링 및 로그 확인
  • 데이터 전처리 → 모델 학습 → 평가 → 배포 파이프라인 자동화

• Argo CD

  Git 저장소의 선언적 설정을 기준으로 애플리케이션 배포 상태를 자동으로 동기화하는 GitOps 도구입니다.

  • Gitea 저장소와 연동한 GitOps 워크플로우
  • 배포 상태 시각화 및 자동 동기화
  • 롤백 및 배포 이력 추적

AI · 협업

• LLM Playground

  LiteLLM 기반의 LLM API 게이트웨이로, 다양한 언어 모델을 OpenAI 호환 API로 통합 관리합니다.

  • OpenAI 호환 API로 다양한 LLM 프로바이더 통합
  • 모델 등록·관리 및 API 키 발급
  • 사용량 추적 및 예산 관리

• Chat

  LibreChat 기반의 대화형 AI 인터페이스로, LLM Playground에 등록된 모델을 활용한 AI 채팅과 팀 협업을 지원합니다.

  • LLM Playground 모델을 선택하여 AI 대화 수행
  • 에이전트 제작기로 커스텀 AI 어시스턴트 구성
  • 벡터 DB 연동 RAG 기반 대화 및 팀 협업

플랫폼 앱 사용 방법

플랫폼 앱의 접속 방법과 각 앱의 상세한 사용 가이드는 플랫폼 앱 사용하기를 참고하세요.

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사용자 앱

사용자 앱은 프로젝트별로 필요한 개발 환경과 도구를 직접 배포하여 사용합니다. 개발 환경 구성뿐 아니라, 직접 개발한 AI 애플리케이션을 서비스로 배포하는 용도로도 활용할 수 있습니다. 배포 방식에 따라 앱 카탈로그와 직접 배포 두 가지로 나뉩니다.

앱 카탈로그 배포

자주 사용하는 앱을 간소화된 설정으로 쉽게 배포하는 방식입니다. Helm 차트의 복잡한 설정 없이 필요한 옵션만 선택하여 배포할 수 있습니다.

개발 환경

• JupyterLab

  대화형 Python 노트북 기반 개발 환경으로 데이터 분석 및 ML 실험에 최적화되어 있습니다.

  • 셀 단위 코드 실행 및 즉각적인 결과 확인
  • 시각화, 마크다운 문서화 통합
  • Gitea 연동 버전 관리, MLflow 실험 자동 로깅

• Code Server

  브라우저에서 실행되는 VS Code 환경으로 전체 프로젝트 개발에 적합합니다.

  • VS Code의 모든 기능과 익스텐션 지원
  • 터미널, Git, 디버깅 통합 개발 환경
  • 브라우저만으로 어디서나 접근 가능

벡터 데이터베이스

• Milvus

  대규모 벡터 데이터를 효율적으로 저장하고 고속 유사도 검색을 제공하는 벡터 데이터베이스입니다.

  • 수십억 개의 벡터에 대한 밀리초 단위 검색
  • 다양한 인덱스 타입 및 거리 메트릭 지원
  • RAG, 시맨틱 검색, 추천 시스템 구축

• Qdrant

  Rust로 작성된 고성능 벡터 검색 엔진으로 AI 애플리케이션에 최적화되어 있습니다.

  • 필터링 조건과 벡터 검색 동시 수행
  • 실시간 인덱싱 및 업데이트
  • REST API 및 gRPC 지원

• Chroma DB

  Python으로 작성된 경량 오픈소스 벡터 데이터베이스로 빠른 프로토타이핑에 적합합니다.

  • 간단한 Python API로 빠른 시작
  • 메타데이터 필터링 및 하이브리드 검색
  • LangChain, LlamaIndex 등과 쉬운 통합

LLM 도구

• Langflow

  드래그 앤 드롭 방식으로 LLM 기반 애플리케이션과 에이전트를 구축하는 시각적 워크플로우 빌더입니다.

  • 노코드/로우코드로 LLM 애플리케이션 구축
  • 벡터 DB, 프롬프트, 체인 등 컴포넌트 연결
  • 구축한 에이전트를 Chat에서 바로 서빙 가능

앱 카탈로그 배포 방법

앱 카탈로그를 통한 애플리케이션 배포 절차는 앱 카탈로그로 배포하기를 참고하세요.

직접 배포

Helm 차트를 직접 지정하여 모든 Kubernetes 호환 애플리케이션을 배포하는 방식입니다.

• 앱 카탈로그에 없는 외부 오픈소스 도구 배포
• 직접 개발한 모델 서빙 API, 데이터 파이프라인 등 서비스 배포

직접 배포 방법

Helm 차트를 사용한 애플리케이션 직접 배포 절차는 직접 배포하기를 참고하세요.