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Databricks Blog2026년 10월 9일
사후 학습에서 프로덕션까지: TinyFish가 Databricks AI Runtime에서 웹 네이티브 모델을 구동하는 방법
영어 원문을 AI가 번역했습니다. 영어로 보기
요약
TinyFish는 관리형 GPU 기반의 Databricks AI Runtime, 평가를 위한 MLflow, 프로덕션 추론을 위한 Databricks Model Serving을 활용하여 사후 학습부터 배포까지 이어지는 연속적인 파이프라인을 구축했습니다. 2,178개의 웹 에이전트 작업에 걸쳐 테스트한 결과, 해당 웹 네이티브 모델은 내부 최종 승인 벤치마크에서 77.6%의 작업 성공률을 기록했습니다.
* TinyFish는 관리형 GPU 인프라 기반의 Databricks AI Runtime을 통해 웹 네이티브 모델을 학습 및 파인튜닝하고, 평가에는 MLflow를, 프로덕션 추론에는 Databricks Model Serving을 사용합니다. * 이러한 워크플로를 통합함으로써 TinyFish는 프로덕션 에이전트 동작부터 사후 학습, 평가, 배포에 이르는 연속적인 경로를 확보했습니다. * TinyFish의 내부 최종 승인 벤치마크에서 웹 네이티브 모델은 2,178개의 웹 에이전트 작업을 대상으로 전체 에이전트가 요청된 작업을 성공적으로 완료했는지 측정한 결과 77.6%의 작업 성공률을 달성했습니다.