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개요Model Registry는 머신러닝 모델의 버전, 메타데이터, 상태 등을 추적하고 관리할 수 있도록 지원하는 중앙 저장소이자 관리 시스템이다. 실험 환경에서 개발된 모델이 배포 가능한 수준으로 진화해 운영 환경까지 이어지기 위해서는 체계적인 모델 등록, 승인, 배포, 롤백 시스템이 필요하며, Model Registry는 이를 가능하게 하는 핵심 MLOps 구성 요소다.1. 개념 및 정의Model Registry는 머신러닝 모델의 버전 이력, 상태, 메타데이터, 배포 정보 등을 기록하고 관리하는 데이터베이스 또는 플랫폼이다.목적: 모델 실험부터 운영 배포까지의 과정을 중앙에서 통제 및 기록구성 요소: 모델 이름, 버전, 태그, 설명, 실험 결과, 배포 상태 등 포함연계 요소: 실험 추적(Experim..

개요AI 엔지니어링(AI Engineering)은 인공지능 모델을 실제 서비스 및 제품에 안정적이고 지속 가능하게 적용하기 위한 종합적인 엔지니어링 접근법이다. 이는 단순한 모델 개발을 넘어, 운영 환경에서의 지속적 개선, 자동화된 배포, 거버넌스 및 모니터링 등을 포괄한다. 특히 MLOps, 신뢰 가능한 AI, 반복 가능한 학습 파이프라인 등이 중심 요소로 부각되고 있다.1. 개념 및 정의AI 엔지니어링은 AI 모델을 산업 현장에 실제로 통합하고 운영하기 위한 기술, 프로세스, 도구의 총합이다.목적: AI 모델의 일관된 개발, 검증, 배포 및 운영 체계화필요성: PoC 단계를 넘어 실제 프로덕션 환경에서의 안정적 운영 필요성 증가핵심 개념: 지속 가능한 모델 관리, 운영 자동화, 모델 신뢰성 확보2. ..

개요MLflow는 머신러닝 라이프사이클 전반을 관리하는 오픈소스 플랫폼으로, 실험 추적, 모델 저장 및 배포, 파이프라인 자동화 등을 지원하는 MLOps 핵심 도구입니다. 데이터 과학자와 ML 엔지니어가 반복적인 실험과 모델 배포를 체계적이고 재현 가능하게 만들 수 있도록 돕습니다. 이 글에서는 MLflow의 핵심 구성 요소와 사용 사례를 소개합니다.1. 개념 및 정의MLflow는 Databricks에서 개발한 머신러닝 운영 자동화(MLOps) 플랫폼입니다. 머신러닝 실험을 체계적으로 관리하고, 모델을 버전별로 저장하며, 다양한 환경에서 재사용 가능한 형태로 모델을 배포할 수 있도록 설계되었습니다. 파이썬, R, Java 등을 지원하며, 클라우드 및 온프레미스 환경에서 유연하게 운용됩니다.2. 특징 구분..

개요ModelOps(Model + Operations)는 AI 및 머신러닝(ML) 모델의 운영과 배포를 최적화하는 접근 방식입니다. 이는 모델 개발에서 배포, 모니터링, 유지보수까지의 라이프사이클을 자동화하여 AI 모델의 성능과 신뢰성을 지속적으로 유지하는 것을 목표로 합니다. 본 글에서는 ModelOps의 개념, 핵심 원칙, 주요 도구, 장점, 활용 사례 및 도입 시 고려사항을 살펴봅니다.1. ModelOps란 무엇인가?ModelOps는 머신러닝 및 AI 모델을 운영 환경에서 효과적으로 관리하기 위한 프로세스를 의미합니다. DevOps, MLOps와 유사하게 모델의 지속적 통합 및 배포(CI/CD), 성능 모니터링, 규제 준수를 포함한 모델 운영 자동화를 지원합니다.1.1 기존 AI/ML 운영 방식과 ..

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..