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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..