ITPE * JackerLab

개요Evidently AI는 머신러닝 모델의 예측 성능, 데이터 품질, 드리프트(데이터 분포 변화), 이상 탐지 등을 모니터링할 수 있는 오픈소스 MLOps 도구입니다. 데이터 과학자, ML 엔지니어가 모델을 실제 환경에서 안정적으로 운영할 수 있도록 돕는 도구로, 리포트 생성, 대시보드 시각화, 통계 기반 지표 분석 기능을 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의머신러닝 파이프라인에 통합 가능한 모델 모니터링 및 품질 평가 도구Python 기반, 오픈소스목적모델 운영 중 발생하는 성능 저하 및 데이터 이상을 조기에 탐지실시간 또는 배치 가능적용 대상입력 데이터, 예측값, 정답값을 가진 ML 시스템예측, 분류, 회귀 모두 지원2. 특징항목설명비고드리프트 감지Train ↔ Current 데이..

개요Metaflow는 Netflix에서 개발한 데이터 사이언스 및 머신러닝 워크플로우 관리 프레임워크로, 복잡한 데이터 파이프라인을 손쉽게 정의하고 실행할 수 있도록 설계된 Python 기반의 오픈소스 도구입니다. 버전 관리, 재현성, 확장성, 클라우드 연동 등 실제 AI/ML 운영 환경에서 요구되는 기능들을 통합 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의머신러닝 및 데이터 사이언스를 위한 파이썬 워크플로우 프레임워크Netflix 오픈소스, Python 기반주요 목적ML 파이프라인의 개발, 실행, 추적을 단순화MLOps 도입 가속화사용 대상데이터 과학자, ML 엔지니어, 분석가로컬 ↔ 클라우드 연동 가능2. 특징항목설명비고Pythonic DSL@step 기반의 간단한 플로우 정의기존 Pyth..

개요Flyte는 데이터, ML, 분석 파이프라인을 위한 강력하고 신뢰성 있는 오픈소스 오케스트레이션 플랫폼입니다. 쿠버네티스 기반의 분산 워크플로우 실행 환경을 제공하며, 반복 가능하고 버전 관리가 가능한 워크플로우 정의, 자동화된 리소스 스케줄링, 강력한 타입 시스템, 재시도/복구 기능 등을 포함합니다. Uber에서 개발되어 다양한 대규모 AI/데이터 환경에서 사용되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의신뢰성 있고 확장 가능한 데이터/ML 워크플로우 오케스트레이터CNCF Incubating 프로젝트목적복잡한 데이터 파이프라인의 구성, 실행, 추적 자동화Kubeflow, Prefect, Airflow 대안아키텍처마이크로서비스 + 쿠버네티스 기반 분산 플랫폼워크플로우는 DAG로 정의2. ..

개요TensorFlow Serving은 머신러닝 모델을 프로덕션 환경에서 안정적이고 효율적으로 배포하기 위한 서빙 시스템입니다. TensorFlow 모델뿐 아니라 다양한 ML 프레임워크의 모델을 지원하며, 실시간 추론과 확장성을 제공하는 엔터프라이즈급 솔루션입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의머신러닝 모델 서빙을 위한 유연하고 확장 가능한 시스템구글 개발목적학습된 모델을 프로덕션 환경에서 안정적으로 제공실시간 추론 지원필요성모델 학습과 배포 간 격차 해소MLOps 필수 구성요소ML 모델 운영을 위한 핵심 인프라입니다.2. 특징특징설명비교다중 모델 관리여러 버전의 모델을 동시에 로드 및 서빙롤백·버전 관리 용이고성능 추론gRPC/REST API 기반 실시간 추론 제공배치 추론 대비 저지연확장..

개요TFX(TensorFlow Extended)는 TensorFlow 기반의 엔드투엔드 머신러닝(ML) 파이프라인 플랫폼으로, 데이터 준비부터 모델 배포까지 전체 ML 워크플로우를 자동화하고 관리합니다. 대규모 프로덕션 환경에서 안정적이고 반복 가능한 ML 운영(MLOps)을 지원합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의TensorFlow 기반의 프로덕션 ML 파이프라인 플랫폼구글 개발목적데이터 처리, 학습, 검증, 배포까지 자동화엔드투엔드 지원필요성ML 모델의 프로덕션 운영 효율성 확보MLOps 핵심 구성요소산업 현장에서 재현성과 확장성을 보장하는 플랫폼입니다.2. 특징특징설명비교엔드투엔드 지원데이터 준비~모델 배포까지 지원Airflow, Kubeflow 등과 통합 가능표준화재현성과 일관된 파..

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..

개요Ray Serve는 분산 컴퓨팅 프레임워크 Ray 위에서 동작하는 머신러닝 모델 서빙 플랫폼으로, 대규모 트래픽 처리와 실시간 추론을 지원하는 확장성 높은 MLOps 도구입니다. 다양한 ML/DL 프레임워크와 통합되어, 단일 노트북 프로토타입에서 대규모 클러스터 환경까지 유연하게 확장할 수 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의Ray Serve는 Ray 분산 프레임워크 기반의 고성능 모델 서빙 플랫폼으로, REST/gRPC API 형태로 추론 서비스를 제공합니다.목적대규모 트래픽 처리, 멀티모델 서빙, 실시간 ML 추론 지원필요성기존 모델 서빙 도구는 확장성 한계가 있으며, 분산 환경에 최적화된 솔루션 필요Ray Serve는 AI/ML 모델 서빙의 표준으로 자리잡고 있으며, Python 생태계..

개요BentoML은 머신러닝 모델을 손쉽게 패키징하고, 서빙 및 배포할 수 있도록 지원하는 오픈소스 MLOps 프레임워크입니다. 데이터 과학자와 ML 엔지니어가 연구 단계에서 운영 환경까지 모델을 빠르게 이전할 수 있도록 자동화된 워크플로우와 유연한 아키텍처를 제공합니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의BentoML은 머신러닝 모델을 표준화된 방식으로 패키징하여 API 형태로 서빙 및 배포할 수 있는 프레임워크입니다.목적모델 배포 속도 향상, 운영 환경에서의 안정적 서빙, 협업 효율성 제고필요성ML 모델의 운영 전환 과정에서 발생하는 복잡성을 줄이고, DevOps 및 클라우드 네이티브 환경과 통합 필요BentoML은 TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn 등 다양한 ML 프레임워..

개요데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 환경에서 가장 큰 과제 중 하나는 데이터 관리의 일관성, 버저닝, 협업입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 Project Nessie입니다. Nessie는 Git과 유사한 방식으로 데이터 레이크를 관리할 수 있는 오픈소스 프로젝트로, 데이터 변경 이력 추적, 브랜치 관리, 협업 환경을 지원합니다.1. 개념 및 정의Project Nessie는 데이터 레이크용 오픈소스 메타스토어로, Git 스타일의 브랜치 및 태그 기능을 제공하여 데이터 버저닝과 협업을 단순화하는 플랫폼입니다. Apache Iceberg, Delta Lake, Apache Hudi 등과 통합되어 데이터 관리 효율성을 극대화합니다.주요 목적은 데이터 레이크 환경에서의 안정적 버저닝 및 협업 지..

개요AI/ML 모델을 실제 서비스 환경에 배포하고 운영하는 과정은 단순한 학습(training)보다 더 복잡하고 까다롭습니다. 특히 확장성, 안정성, 보안, 표준화된 관리가 필수적입니다. 이를 해결하기 위해 CNCF 산하 Kubeflow 프로젝트의 일부로 개발된 KServe는 Kubernetes 네이티브 방식의 모델 서빙 프레임워크로, AI/ML 모델 운영을 단순화하고 표준화합니다.1. 개념 및 정의KServe는 Kubernetes 상에서 머신러닝 및 딥러닝 모델을 효율적으로 배포, 확장, 관리할 수 있는 오픈소스 서빙 프레임워크입니다. 다양한 프레임워크(TensorFlow, PyTorch, XGBoost 등)에서 학습된 모델을 손쉽게 서빙할 수 있도록 지원합니다.주요 목적은 확장 가능한 모델 서빙과 운..

개요Blue-Green Progressive Merge(BGPM)는 블루-그린 배포(Blue-Green Deployment)와 점진적 롤아웃(Progressive Delivery)의 장점을 결합한 소프트웨어 배포 전략입니다. 이는 신규 버전을 별도 환경(그린)에 배포한 후, 사용자의 일부 트래픽만 전환하여 안정성과 성능을 검증하고, 점진적으로 블루와 병합(Merge)해가는 방식입니다. 안정성과 빠른 배포를 동시에 달성하려는 DevOps, MLOps, AI 서비스 환경에서 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의Blue-Green Progressive Merge는 두 개의 독립적인 배포 환경(Blue, Green)을 운영하면서, 그린 버전에 대한 트래픽을 점진적으로 증가시키고, 충분히 검증되었을 때 기존 블루..

개요Data Mesh는 데이터 플랫폼을 도메인 중심의 자율적인 데이터 제품(product)으로 구성하여 데이터 소유권, 책임, 품질을 분산적으로 관리하는 접근 방식입니다. 이때 데이터 제품 간 API 또는 데이터 인터페이스가 명확히 정의되어야 하며, 그 신뢰성과 호환성을 지속적으로 검증할 수 있는 기법이 필요합니다. 이를 가능하게 하는 방법이 **Data Mesh Contract Testing(DCT)**입니다. 본 글에서는 DCT의 개념, 구조, 구현 방식 및 도입 시 고려사항을 심층적으로 살펴봅니다.1. 개념 및 정의Data Mesh Contract Testing은 데이터 제품 간의 계약(Contract)을 정의하고, 이 계약이 일관되게 준수되는지를 자동화된 테스트로 검증하는 프로세스를 의미합니다.이..

개요머신러닝의 성패는 양질의 피처(feature)를 얼마나 잘 관리하고 제공하느냐에 달려 있습니다. 특히 기업 간 협업, 데이터 거버넌스, 규제 환경 하에서는 중앙 집중형 피처 스토어만으로 한계가 존재합니다. 이러한 요구를 해결하기 위해 등장한 개념이 **Federated Feature Store (FFS)**입니다. Feast 기반의 Federated Feature Store는 분산된 데이터 소스와 협업 환경에서 피처를 안전하고 일관되게 관리할 수 있도록 설계된 차세대 피처 인프라입니다.1. 개념 및 정의Federated Feature Store(FFS)는 여러 조직이나 데이터 도메인에 분산되어 있는 피처 데이터를 중앙으로 이동시키지 않고도 통합적으로 관리, 조회, 활용할 수 있도록 지원하는 피처 관리..

개요AI 모델을 실제 서비스에 적용하려면, 학습 이후 단계인 **추론(Inference)**을 빠르고 안정적으로 처리할 수 있어야 합니다. 이를 위한 대표적 오픈소스 플랫폼이 NVIDIA의 Triton Inference Server입니다. 다양한 프레임워크 모델을 일관된 방식으로 배포하고, GPU 및 CPU 리소스를 효율적으로 활용하며, 대규모 AI 추론 워크로드를 안정적으로 처리할 수 있는 서버입니다. 본 글에서는 Triton Inference Server의 구조, 기능, 장점 및 적용 사례를 상세히 살펴봅니다.1. 개념 및 정의Triton Inference Server는 NVIDIA가 개발한 범용 AI 추론 서버로, 다양한 딥러닝 프레임워크(PyTorch, TensorFlow, ONNX 등) 기반의 ..

개요머신러닝 모델 개발에서 'Feature Store'는 학습에 필요한 피처(특징)를 저장, 관리, 제공하는 핵심 시스템입니다. 최근에는 데이터 복제 없이 다양한 소스에서 피처를 가상화하여 제공하는 Feature Store Virtualization 개념이 부상하고 있습니다. 이는 데이터 사일로를 줄이고 실시간 데이터에 기반한 ML 시스템을 보다 효율적으로 구현할 수 있는 새로운 접근입니다. 본 글에서는 Feature Store Virtualization의 개념, 아키텍처, 기술 요소 및 실제 사례를 심층 분석합니다.1. 개념 및 정의Feature Store Virtualization은 물리적인 데이터 복사 없이, 다양한 데이터 소스에서 피처를 통합하고 가상으로 제공하는 방식의 Feature Store ..

개요AI 연산의 폭발적 증가와 함께 GPU 자원의 사용량도 급격히 상승하고 있으며, 이에 따라 막대한 전력 소비와 탄소 배출이 글로벌 이슈로 부각되고 있습니다. 특히 데이터센터의 전력 소비 중 상당 부분을 차지하는 AI 트레이닝 및 추론 작업에 사용되는 GPU 스케줄링에 대한 에너지 효율화 요구가 높아지고 있습니다. 이를 해결하기 위한 핵심 기술로 주목받는 것이 바로 Carbon-Aware GPU Scheduler입니다. 이 기술은 탄소 배출량 예측 및 저탄소 전력 시간대 인지를 통해 AI 워크로드의 실행 시점과 위치를 최적화합니다.1. 개념 및 정의Carbon-Aware GPU Scheduler는 AI 트레이닝 및 추론 워크로드를 탄소 배출량이 적은 시간대/지역에 우선 배치하거나, 탄소 인식 기준에 따..

개요Feature Store 3.0은 머신러닝(ML) 및 인공지능(AI) 시스템에서 데이터 피처(feature)를 효율적으로 저장, 관리, 제공하는 기능을 넘어서, 실시간 처리, 세분화된 피처 거버넌스, 모델 재현성 확보까지 지원하는 차세대 피처 저장소 아키텍처다. MLOps와 실시간 예측을 지향하는 최신 인프라에 필수적인 컴포넌트로 주목받고 있다.1. 개념 및 정의Feature Store 3.0은 피처의 생성부터 제공까지 전 주기를 자동화하고, 실시간 스트리밍 데이터를 즉시 피처로 변환·저장·배포하는 기능을 갖춘 플랫폼이다. 기존 배치 중심의 피처 스토어를 넘어 온라인-오프라인 데이터 일관성과 고속 추론을 위한 피처 서빙까지 포괄한다.목적 및 필요성모델 성능 극대화 위한 최신 피처 제공모델 재현성과 버..

개요OpenAI Evals SDK는 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 반복 가능하고 체계적으로 평가하기 위한 오픈소스 기반의 평가 프레임워크입니다. 이 도구는 평가 기준을 코드로 정의할 수 있게 하여, 실험 자동화, 결과 재현성, 팀 협업을 가능하게 하고 LLM 기반 서비스 개발의 품질과 신뢰성을 크게 높입니다.1. 개념 및 정의OpenAI Evals SDK: LLM 또는 기타 모델에 대한 입력/출력 테스트를 코드로 구현할 수 있도록 하는 Python 기반 SDK기반 철학: 평가도 테스트처럼 다루며, 자동화 및 협업을 고려한 설계평가 방식: 프롬프트 기반, 기준 정답과 비교, LLM judge 사용 등 다양한 방식 지원2. 특징 항목 설명 비교 대상 평가 코드화평가 기준, 데이터셋, 메트릭을 코드로..

개요Validation Grammar는 데이터 유효성 검증(validation) 규칙을 명확하고 재사용 가능한 구조로 명세할 수 있는 선언형 문법 체계입니다. API, 데이터 입력, ETL, 모델 피처 등 다양한 데이터 경로에서의 일관된 검증 정책 수립과 자동화된 테스트 수행을 위한 기반 기술로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의Validation Grammar는 데이터 필드의 타입, 값 범위, 패턴, 조건, 상호 의존성 등을 선언형 문법으로 기술하여, 이를 기반으로 검증 로직을 자동 생성하거나 일관된 테스트를 수행할 수 있도록 합니다.Declarative Rules: if/then/else 대신 패턴 기반 명세화Typed Schema Binding: JSON Schema, Protobuf, Avro ..

개요LLMOps는 LLM(Large Language Models) 기반 애플리케이션을 개발, 배포, 모니터링, 최적화하는 전체 수명 주기를 관리하는 운영 프레임워크이다. 기존 MLOps의 확장된 개념으로, LLM 특유의 대규모 파라미터, 프롬프트 관리, 레이턴시 대응, 평가 지표 등의 요구를 반영한다. GenAI 시대의 AI 운영 패러다임으로 주목받고 있다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의LLM 기반 시스템의 훈련, 배포, 프롬프트 관리, 성능 모니터링 등을 포함하는 엔드투엔드 운영 체계목적LLM 서비스 품질 보장, 비용 효율화, 사용자 경험 최적화구성 범위프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝, 캐시, 보안·감사, A/B 테스트 등 포함LLMOps는 단순 모델 배포를 넘어서, 대규모 모델 특화 운영 자동화에..

개요Great Expectations(GX)는 데이터 파이프라인에서 신뢰할 수 있는 데이터를 보장하기 위해 데이터의 유효성, 정확성, 정합성을 사전에 자동 검증하는 오픈소스 데이터 품질 프레임워크입니다. 데이터 품질 테스트를 코드로 정의하고, 문서화 및 자동화할 수 있는 기능을 제공하여 DevDataOps, MLOps 환경에서 데이터 신뢰성과 품질 통제를 가능하게 합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의데이터셋에 대해 기대(expectation)를 정의하고 검증하는 테스트 기반 품질 관리 도구오픈소스 프레임워크 (Python 기반)목적데이터 품질 테스트 자동화 및 결과 문서화데이터 이상 사전 탐지 및 SLA 준수필요성수동 품질 점검 한계, 데이터 품질 불일치 문제 대응ETL, 분석, AI의 품..

개요Apache Airflow는 복잡한 데이터 파이프라인의 실행을 자동화하고 모니터링할 수 있도록 지원하는 오픈소스 워크플로우 오케스트레이션 툴입니다. DAG(Directed Acyclic Graph)를 기반으로 각 작업의 순서와 종속성을 명시적으로 정의함으로써, 데이터 엔지니어링, ETL, 머신러닝 파이프라인의 효율성과 가시성을 크게 향상시킵니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의DAG 기반으로 태스크의 실행 흐름과 종속성을 정의하는 워크플로우 오케스트레이션 방식Directed Acyclic Graph 구조목적데이터 파이프라인의 자동화, 재현성, 모니터링 확보운영 효율성과 장애 대응력 강화필요성수작업 스케줄링, 태스크 실패 복구, 조건 분기 등의 요구 대응확장성과 안정성 확보 필수Airflow..

개요HPO(Hyper-Parameter Optimization)는 머신러닝 모델의 성능을 극대화하기 위해 하이퍼파라미터를 체계적으로 탐색하는 방법입니다. 그중에서도 Bayesian Optimization은 확률 기반의 지능형 최적화 기법으로, 적은 수의 시도로도 우수한 조합을 빠르게 찾아낼 수 있다는 장점이 있습니다. 이는 특히 학습 시간이 긴 모델이나 튜닝 공간이 넓은 경우에 큰 효과를 발휘하며, AutoML, 딥러닝, 추천 시스템 등에서 활발히 활용되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의Bayesian HPO는 확률 모델(주로 Gaussian Process)을 기반으로 하여 하이퍼파라미터의 분포를 예측하고, 가장 가능성 높은 조합을 선택하는 최적화 기법입니다.목적최소한의 시도로 최대의 성능..

개요AI 시스템에서 모델의 성능을 결정짓는 핵심 요소는 데이터의 품질과 일관성입니다. 특히 머신러닝 모델이 요구하는 전처리된 피처(feature) 데이터의 생성, 관리, 재사용을 체계화하기 위한 인프라가 바로 Feature Store입니다. 최근 등장한 Feature Store 2.0은 단순 저장소 역할을 넘어, 온라인-오프라인 동기화, 실시간 피처 파이프라인, 엔드투엔드 MLOps 통합을 지원하는 진화된 형태로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의Feature Store 2.0은 AI/ML 시스템에서 피처의 생성부터 저장, 배포, 버전관리, 실시간 제공까지 지원하는 차세대 피처 관리 플랫폼입니다. 기존의 Feature Store 1.0이 주로 배치 학습 기반의 정적 피처 저장소였다면, 2.0은 스트리밍..

개요Debezium은 Apache Kafka 기반의 오픈소스 CDC(Change Data Capture) 플랫폼으로, 데이터베이스의 변경사항을 실시간으로 감지하고 이벤트로 스트리밍함으로써 Event-Driven ETL의 핵심 엔진으로 활용됩니다. 기존 배치 기반 ETL과 달리 데이터 변경 이벤트 발생 시 즉각적으로 데이터 흐름을 유도할 수 있어, 마이크로서비스, 데이터 웨어하우스, 실시간 분석에 이상적인 구조를 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의DB 트랜잭션 로그를 감지하여 변경 이벤트를 Kafka 스트림으로 전달하는 CDC 플랫폼핵심 역할데이터 변경 추적 → 이벤트 발행 → 후속 시스템으로 스트리밍데이터 흐름 구조Source DB → Debezium Connector → Kafka → Co..

개요DVC(Data Version Control)는 Git과 통합되어 작동하는 오픈소스 데이터 버전 관리 툴로, 머신러닝 및 데이터 사이언스 프로젝트의 데이터, 모델, 파이프라인을 체계적으로 버전 관리할 수 있게 합니다. 코드뿐 아니라 대규모 데이터와 실험 결과까지 추적할 수 있어, ML reproducibility와 협업을 크게 향상시킵니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Git과 유사한 방식으로 대용량 데이터 및 모델 파일을 버전 관리할 수 있는 CLI 기반 도구목적데이터 및 ML 파이프라인 재현성 확보 및 협업 지원연동 시스템Git, S3, GCS, Azure, SSH, HTTP 등 다양한 리모트 저장소DVC는 데이터가 Git에 직접 저장되지 않고, Git은 메타데이터만 추적하는 구조입니다.2...

개요SparseGPT One-Shot Pruning은 사전 학습된 대형 언어 모델(LLM)을 희소화(sparsification)하여 연산량과 메모리 요구량을 줄이기 위한 혁신적인 기법입니다. 이 방법은 단 한 번의 forward pass만으로 전체 모델의 가중치를 효율적으로 제거하는 특징을 가지며, 복잡한 재학습(fine-tuning) 없이도 높은 정확도를 유지합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의One-shot 방식으로 파라미터를 희소화하는 LLM 전처리 기법목적모델 추론 속도 향상 및 메모리 사용량 감소방식단일 forward pass 기반 가중치 중요도 평가 후 pruning이 방식은 특히 학습 자원이 부족한 환경에서도 기존 GPT 모델을 경량화하여 빠르게 배포할 수 있게 합니다.2. 특징특징설..

개요Feature Store는 머신러닝 모델 학습과 실시간 추론에 사용되는 피처(Feature)를 중앙에서 저장, 관리, 공유하는 플랫폼이다. 데이터 엔지니어, ML 엔지니어, 데이터 사이언티스트 간 협업을 촉진하고, 훈련/추론 시 일관된 피처 제공으로 모델 성능과 재현성을 높이는 MLOps의 핵심 컴포넌트로 부상하고 있다.1. 개념 및 정의Feature Store는 피처 파이프라인의 생성, 버전 관리, 스케줄링, 조회, 배포를 전담하는 데이터 저장소 및 API 시스템이다.목적: 피처 재사용성 확보, 피처 품질 관리, 실시간 추론 대응대상: 학습용 배치 피처 + 실시간 서비스용 온라인 피처형태: 중앙화된 메타데이터 + 오프라인/온라인 피처 저장소 분리 구조2. 구성 요소 구성 요소 설명 역할 오프라인..

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..