얼렁뚱땅

1. AI Platform과 ML workflow PipelineAI Platform은 머신러닝 워크플로우 각 단계에서 모델을 개발하는데 필요한 도구와 환경을 구축하는 수작업을 최소화하고 쉽게 개발하기 위한 기능을 제공한다. (Pipeline보다 큰 범위)대표적인 AI Platform은 구글 버텍스 AI(Google Vertex AI), 아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker), 애저 머신러닝(Azure Machine Learning) 등이 있으며, 오픈소스로는 쿠브플로우(Kubeflow) 등이 있다.Kubeflow는 머신러닝 워크플로우의 모델 학습 ~ 배포까지 작업에 필요한 도구와 환경을 쿠버네티스 위에서 쿠브플로우 컴포넌트 형태로 제공하며, Kubeflow Pipelines(KFP)는 ML..

1. MLOps란?ML 모델이 서비스화 되는 과정에서 관리해야되는 모든 운영적인 부분(ModelOps + DataOps + DevOps)을 관리하기 위한 방법론ML의 지속적 배포 및 자동화 파이프라인 구축단순 ML 모델 뿐 아니라 데이터를 수집하고 분석하는 것부터 ML 모델을 학습하고 배포하는 단계까지의 여러 이슈와 반복을 최소화하여 비즈니스 가치를 창출하는 것이 목표이다.2. ML 시스템의 요소ML 시스템을 Production 환경에 적용 및 운영하기 위해서는 단순히 좋은 모델만으로 가능한 것이 아니다. 전체 ML 시스템의 운영을 고려하면 모델 학습 자체는 굉장히 작은 부분에 속한다.모델을 운영하기 위해서는 기반 데이터 및 인프라를 포함한 모든 시스템이 유기적으로 돌아가야 한다.3. ML 생애주기MLO..