개요MLOps(Machine Learning Operations)는 머신러닝 모델의 개발(ML Development)과 운영(IT Operations)을 통합하여 모델의 배포, 모니터링, 유지보수를 자동화하는 접근 방식입니다. 이를 통해 머신러닝 모델을 더욱 신속하게 배포하고, 안정적으로 운영할 수 있으며, 지속적인 개선과 최적화를 가능하게 합니다. 본 글에서는 MLOps의 개념, 핵심 원칙, 주요 도구, 장점, 활용 사례 및 도입 시 고려사항을 살펴봅니다.1. MLOps란 무엇인가?MLOps는 머신러닝 모델을 운영 환경에 원활하게 배포하고 지속적으로 유지할 수 있도록 지원하는 방법론입니다. DevOps와 유사하게, MLOps는 모델 개발, 테스트, 배포, 모니터링을 자동화하여 전체 머신러닝 라이프사이클..
