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Seldon Core(셀던 코어)

개요Seldon Core는 머신러닝 모델을 Kubernetes 환경에 안정적이고 확장 가능하게 배포(서빙)할 수 있도록 지원하는 오픈소스 MLOps 플랫폼입니다. REST/gRPC API, A/B 테스트, Canary 배포, 모델 해석성(Explainability) 등 다양한 기능을 제공하며, 다양한 프레임워크와 언어의 모델을 통합 관리할 수 있습니다. 본 글에서는 Seldon Core의 핵심 기능, 아키텍처, 활용 전략을 소개합니다.1. 개념 및 정의Seldon Core는 컨테이너화된 머신러닝 모델을 Kubernetes 상에서 배포하고, 서빙하며, 운영할 수 있는 MLOps 인프라입니다. 모델을 마이크로서비스로 감싸고, 서비스 메쉬 및 모니터링 도구와 통합하여 프로덕션 수준의 배포 자동화, 트래픽 제어..

Kubeflow(쿠베플로우)

개요Kubeflow는 Kubernetes 환경에서 머신러닝 워크플로우를 자동화하고 운영할 수 있도록 지원하는 MLOps 플랫폼입니다. 모델 학습, 하이퍼파라미터 튜닝, 파이프라인 구성, 배포까지의 과정을 클라우드 네이티브하게 실행할 수 있으며, 대규모 분산 학습과 재현 가능한 실험 관리를 위한 최적의 도구로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의Kubeflow는 "머신러닝을 Kubernetes 위에서 쉽게 운영할 수 있도록 한다"는 목표로 Google이 주도하여 시작한 오픈소스 프로젝트입니다. 컨테이너 기반으로 머신러닝 파이프라인을 관리하고, 파드(Pod) 단위로 리소스를 효율적으로 배분하여 확장성과 이식성을 극대화합니다.2. 특징 구분 설명 예시 클라우드 네이티브Kubernetes와 완전 통합된 구조..

MLflow(엠엘플로우)

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..

개요Drift Detection(드리프트 감지)은 머신러닝 모델이 운영 중에 만나는 데이터가 초기 학습 시와 다른 분포를 보일 때 이를 감지하는 기술입니다. 데이터 드리프트(Data Drift)는 모델의 예측 정확도를 저하시킬 수 있는 주요 요인 중 하나로, 이를 실시간으로 탐지하고 대응하는 것은 MLOps, 금융, 보안, 리테일 등의 분야에서 매우 중요합니다.1. 개념 및 정의드리프트 감지는 모델 학습 이후 시간이 흐름에 따라 입력 데이터의 특성 분포가 변화하거나, 레이블 간의 관계가 바뀌는 현상을 탐지하는 과정입니다. 주요 드리프트 유형은 다음과 같습니다:데이터 드리프트 (Covariate Drift): 입력 변수 분포의 변화컨셉 드리프트 (Concept Drift): 입력-출력 관계의 변화레이블 드..

개요멀티태스킹 러닝(Multi-Task Learning, MTL)은 하나의 인공지능 모델이 여러 개의 연관된 작업(Task)을 동시에 학습함으로써, 개별 작업보다 더 일반화된 성능을 달성할 수 있도록 하는 머신러닝 전략입니다. MTL은 특히 텍스트 분류, 언어 생성, 컴퓨터 비전, 로보틱스 등 다양한 분야에서 데이터 효율성, 모델 경량화, 전이 학습 성능 향상 등의 이점을 제공하며, 최근에는 LLM과의 결합을 통해 더욱 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 구분 정의 Single Task Learning하나의 모델이 하나의 작업만 학습하는 전통적 방식Multi-Task Learning하나의 모델이 여러 작업을 동시에 학습하는 방식멀티태스킹은 보통 **공통된 표현 학습(Shared Representati..

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..

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, ..