MLOps

머신러닝 모델의 개발, 배포, 모니터링 및 관리를 자동화하고 최적화하는 접근 방식이며

DevOps와 DataOps의 원칙을 머신러닝에 적용한 것이다.

CI/CD 개념에서 CT(Continuous Training)가 추가되었다. 데이터가 업데이트 될 때마다 모델이 자동으로 학습이 되어야 한다.

 

 

 

MLOps를 통해 얻고자 하는 것

모델의 학습, 검증 및 배포 프로세스를 간소화하여 수동 작업을 줄이고 속도를 높인다.

변경 사항을 추적하고 모델의 레지스트리를 유지 관리한다.

프로덕션 시스템에서 예상대로 수행되는지 확인한다.