GPU Cluster나 ML Ops 환경을 운영했던 경험이 있다면 그 과정에서 어떤 기술과 도구를 사용했는지 말씀해 주세요.

개인 프로젝트에서 모델 학습 환경을 직접 구성해본 적이 있습니다. 가상환경 설정, 의존성 관리, 학습 스크립트 실행까지 직접 해봤는데, GPU가 없어서 CPU로만 돌렸습니다. 처음에 패키지 버전 충돌로 학습이 시작도 안 된 적이 있었고, 의존성 파일을 처음부터 정확히 명시하지 않은 게 실패였습니다. 이후로 환경 파일을 먼저 정리하고 새 환경에서 처음부터 다시 설치하는 방식으로 검증하게 됐습니다. GPU 클러스터나 분산 환경은 경험이 없어서 규모 차이가 얼마나 큰지 모르지만, 환경 재현성과 의존성 관리가 중요하다는 원칙은 비슷할 것 같습니다. 실무 환경에서 빠르게 배워가겠습니다.