본문 바로가기

ML/MLops

 (10)
2. MLops 아키텍처 CI/CD는 소프트웨어 개발의 효율성과 안정성을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. CI를 통해 개발자는 코드를 작성하자마자 즉시 통합하여, 버그를 조기에 발견하고, 품질을 높이는 데 도움이 됩니다. CD를 통해 개발자는 통합된 코드를 테스트 및 배포하여, 소프트웨어를 안정적으로 제공할 수 있습니다. MLOps와 DevOps는 모두 소프트웨어 개발과 운영의 효율성과 안정성을 향상시키는 것을 목표로 하지만, 그 초점은 다릅니다. DevOps는 소프트웨어의 개발, 배포, 운영 전반에 걸쳐 협업과 자동화를 강조한다면, MLOps는 머신러닝 모델의 데이터, 개발, 배포, 운영에 초점을 맞춥니다. 데이터 관리: 머신러닝 모델을 학습시키기 위해서는 고품질의 데이터가 필요합니다. MLOps는 데이터 관리를 통해 데..
1. MLops 이란? 머신러닝(ML)은 다양한 분야에서 빠르게 확산되고 있습니다. 하지만 ML 모델을 개발하고 프로덕션 환경에 배포하는 것은 쉽지 않은 일입니다. MLOps는 이러한 문제를 해결하기 위한 일련의 방법론과 도구를 제공합니다. 1. MLOps란? MLOps는 머신러닝(ML)과 운영(Ops)의 합성어로, ML 모델을 개발하고 프로덕션 환경에 배포하는 모든 프로세스를 포괄하는 개념입니다. MLOps는 ML 모델의 개발, 배포, 운영의 전 과정을 자동화하고 통합함으로써 ML 모델의 효율성과 안정성을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 2. MLOps의 필요성 ML 모델을 개발하는 것은 데이터 수집, 데이터 준비, 모델 학습, 모델 평가 등의 복잡한 과정을 거쳐야 합니다. 또한, 개발된 모델을 프로덕션 환경에 배포하고 운영..

티스토리툴바