# \#model-centric-infrastructure **URL:** https://discuss.pytorch.kr/tag/model-centric-infrastructure/6135.md [최신](https://discuss.pytorch.kr/latest.md) · [카테고리](https://discuss.pytorch.kr/categories.md) · [태그](https://discuss.pytorch.kr/tags.md) --- ## [ModelPack: AI/ML 모델의 패키징/배포/실행을 위한 오픈소스 표준 (= AI 모델을 위한 Docker, feat. OCI)](https://discuss.pytorch.kr/t/modelpack-ai-ml-ai-docker-feat-oci/8437)
**Author:** [@9bow](https://discuss.pytorch.kr/u/9bow)\ **댓글:** 1\ **마지막 업데이트:** [12월 19, 2025, 2:34오전 UTC](https://discuss.pytorch.kr/t/modelpack-ai-ml-ai-docker-feat-oci/8437 "2025-12-19T02:34:19Z")
ModelPack 소개 ModelPack은 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 모델을 패키징, 배포, 그리고 실행하기 위해 설계된 벤더 중립적(Vendor-neutral)인 오픈소스 표준 사양입니다. 클라우드 네이티브 환경에서 AI 모델을 마치 소프트웨어 컨테이너처럼 다룰 수 있게 하여, 특정 플랫폼이나 기업에 종속되지 않는 자유로운 모델 생태계를 구축하는 것을 목표로 합니다. ModelPack 프로젝트의 등장은 인프라스트럭처의 진화 과정과 밀접하게 연관되어 있습니다. 우리는 과거 하드웨어 중심의 시대에서 가상 머신(VM)의 시대를 거쳐, Docker와 Kubernetes로 대표되는 컨테이너 중심의 인프라 시대로 넘어왔습니다. ModelPack 프로젝트는 이제 네 번째 단계인 AI 모델 중심 인프라(AI Model Centric Infrastructure) 시대가 도래했음을 알립니다. 컨테이너 기술이 소프트웨어 배포의 표준을 정립했던 것처럼, ModelPack은 파편화된 AI 모델의 배포 방식을 표준화하려는 시도입니다. 현재 AI 개발 환경에서 개발자들은 모델을 배포할 때마다 각기 다른 프레임워크와 비표준화된 저장 방식을 마주해야 합니다. 모델 가중치 파일, 추론 코드, 설정 파일들이 제각기 흩어져 있어 관리가 어렵고, 로컬 개발 환경과 실제 운영 환경의 차이로 인해 배포가 실패하는 경우도 빈번합니다. ModelPack은 이러한 문제를 해결하기 위해 CNCF(Cloud Native Computing Foundation) 생태계의 기술을 활용하여, 어떤 환경에서든 모델이 동일하게 동작하도록 보장하는 표준 규격을 제공합니다. 기존 컨테이너 기술과의 비교 및 OCI의 역할 ModelPack을 이해하기 위해서는 먼저 OCI(Open Container Initiative)에 대한 이해가 필요합니다. OCI는 컨테이너 포맷과 런타임에 대한 업계 개방형 표준입니다. 우리가 흔히 사용하는 Docker 이미지가 바로 이 OCI 표준을 따르고 있습니다. 덕분에 …