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BentoML

개요BentoML은 머신러닝 모델을 손쉽게 배포하고 서빙할 수 있도록 지원하는 오픈소스 MLOps 프레임워크입니다. Python 기반으로 개발되었으며, 모델을 다양한 환경에 맞게 포장하고 REST/gRPC API 형태로 서빙할 수 있도록 설계되어 있습니다. 모델 배포에 필요한 DevOps 부담을 줄이고, 모델 서빙 및 관리의 효율성을 극대화합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의BentoML은 모델을 API로 패키징하고, 서빙 인프라로 배포할 수 있게 해주는 MLOps 프레임워크입니다.목적머신러닝 모델의 배포, 서빙, 모니터링 과정을 자동화 및 간소화필요성실험 수준의 모델을 안정적이고 확장 가능한 운영 서비스로 전환하기 위함데이터 사이언티스트와 엔지니어 간의 협업을 효율화하는 핵심 도구입니다.2. 특..

개요MLflow Model Registry는 머신러닝 모델의 버전 관리, 배포, 승인 워크플로우를 지원하는 중앙화된 저장소이자 관리 도구입니다. 연구 단계에서 운영 환경까지 이어지는 모델 라이프사이클 전반을 추적·관리하여 MLOps의 필수 구성 요소로 자리잡고 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의MLflow Model Registry는 머신러닝 모델의 저장, 버전 관리, 스테이지 전환(예: Staging → Production)을 지원하는 중앙 레지스트리입니다.목적모델 실험부터 운영 배포까지 추적성과 일관성을 확보필요성여러 팀/환경에서 모델 관리 복잡성을 줄이고, 협업과 거버넌스를 강화하기 위함MLflow는 Databricks에서 시작된 오픈소스 프로젝트로, 현재는 광범위하게 사용되는 MLOps..

개요MLOps(Machine Learning Operations)와 AutoML(Automated Machine Learning)은 AI 및 머신러닝 모델의 효율적인 개발과 운영을 지원하는 핵심 기술입니다. MLOps는 머신러닝 모델의 지속적인 배포, 모니터링, 유지보수를 위한 운영 기법이며, AutoML은 모델 개발을 자동화하여 비전문가도 쉽게 AI 모델을 만들 수 있도록 돕는 기술입니다.1. MLOps란?MLOps는 머신러닝 모델의 개발, 배포, 유지보수를 자동화하고 최적화하는 DevOps 방식의 확장 개념입니다. 머신러닝 프로젝트에서 발생하는 운영상의 문제를 해결하여, 모델의 지속적인 개선과 안정적인 서비스 제공을 지원합니다.1.1 MLOps의 주요 원칙자동화된 머신러닝 파이프라인: 데이터 수집, ..