mlflow 쿠버네티스에 설치

	apiVersion: apps/v1
	kind: Deployment
	metadata:
	name: mlflow
	spec:
	replicas: 1
	selector:
		matchLabels:
		app: mlflow
	template:
		metadata:
		labels:
			app: mlflow
		spec:
		containers:
			- name: mlflow
			image: bitnami/mlflow:latest
			ports:
				- containerPort: 8080  
			command: ["mlflow", "ui", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8080"]  # MLflow UI 실행
			resources:
				requests:
				memory: "512Mi"  # 요청 메모리
				cpu: "500m"      # 요청 CPU
				limits:
				memory: "1Gi"    # 제한 메모리
				cpu: "1"         # 제한 CPU

	---
	apiVersion: v1
	kind: Service
	metadata:
	name: mlflow
	spec:
	type: NodePort  # LoadBalancer에서 NodePort로 변경
	ports:
		- port: 8080    # 추가된 port 필드
		targetPort: 8080
		nodePort: 30003  # 원하는 포트 번호 (30000~32767 사이)
	selector:
		app: mlflow

helm chart가 아닌 docker image를 이용한 yaml파일을 통해 직접적으로 설치