Runway v2 Tutorials

Makinarocks Runway v2 AI 플랫폼에서 ML 워크플로우를 실행하는 방법을 보여주는 튜토리얼 모음입니다.

디렉토리 구조

runway-v2-tutorial/
├── README.md                  # 전체 튜토리얼 인덱스 (이 파일)
├── CLAUDE.md                  # Claude Code용 프로젝트 가이드
├── .gitignore
└── tutorials/
    ├── _template/             # 새 튜토리얼 스캐폴드용 템플릿
    │   ├── README.md
    │   └── requirements.txt
    └── <tutorial-name>/       # 각 튜토리얼은 독립된 디렉토리
        ├── README.md          # 튜토리얼 설명 및 실행 방법 (필수)
        ├── requirements.txt   # Python 의존성 (필수)
        ├── dataset/           # 샘플 데이터 (선택)
        └── ...                # 파이프라인/스크립트 코드

튜토리얼 목록

이름	주제	주요 기술
wind-power-prediction-with-xgboost	풍력 발전량 예측 모델 학습/평가/배포	XGBoost, Airflow, MLflow

새 튜토리얼 추가하기

1. tutorials/_template/ 를 tutorials/<new-tutorial-name>/ 로 복사
2. README.md, requirements.txt 를 해당 튜토리얼에 맞게 수정
3. 코드/데이터셋 추가
4. 루트 README.md의 튜토리얼 목록에 항목 추가

공통 인프라 (Runway v2)

• Keycloak: keycloak.<your-runway-domain> — OIDC 토큰 발급
• MLflow: 클러스터 내부 URL 접근 + Host 헤더를 mlflow.<your-runway-domain> 로 패치
• PVC: /mnt/model-registry — 모델 아티팩트 영구 저장소