왜 MLOps 인가
MLOps 가 필요한 이유와 MLOps Central Platform 의 기능, 구성, 핵심 개념
모델과 데이터, 현장 장비가 늘어나면 현재 현장에서 운영 중인 모델을 누가, 언제, 어떤 데이터로 만들었는지 추적이 곤란하다. MLOps 는 모델을 반복해서 만들고, 안전하게 배포하고, 운영 중에 감시하는 과정을 체계화하는 방법. 소프트웨어의 DevOps 에 해당. MLOps Central Platform 은 이 과정을 플랫폼 하나로 제공.
이 장의 내용
| 페이지 | 읽는 시간 | 내용 |
|---|---|---|
| 운영에서 발생하는 문제 | 3분 | 모델 운영이 어려운 다섯 가지 이유와 플랫폼의 대응 |
| MLflow 와 무엇이 다른가 | 4분 | MLflow 만으로 부족한 기능과 플랫폼이 추가한 층 |
| MLOps Central Platform 의 기능 | 3분 | 메뉴별 기능 |
| 구성 개요 | 3분 | 전체 구성, 사용자, 현장과 중앙의 연결 원칙 |
| 상황별 설치 예시 | 5분 | 단일 공장부터 학습 서버 확장까지 일곱 가지 설치 구성 |
| 도입 전과 후 | 3분 | 같은 작업의 수동 처리와 플랫폼 처리 비교 |
| 핵심 개념 | 5분 | 테넌트, 데이터셋, 실험, 모델 버전, 승인, 서빙, 엣지, 드리프트 |
| 역할과 권한 | 3분 | 역할별 권한 |