모델 배포관리1

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  머신러닝 파이프라인의 필요성 머신러닝 파이프라인의 필요성모델 생애 주기(Modle Lifecycle) 단계를 자동화할 수 있다는 점은 머신러닝 파이프라인의 주요 이점 중 하나이다. 새로운 훈련 데이터가 들어왔을 때, 데이터 검증, 전처리, 훈련, 분석 및 배포 등 전체 워크플로우를 자동으로 재설정할 수 있게 하는 것이 바로 머신러닝 파이프라인인 것이다.머신러닝 파이프라인의 이점기존 모델 유지보수에서 벗어나 새 모델에 집중할 수 있다: 새로운 모델 개발 시간 확보자동화된 ML 파이프라인은 기존 모델을 유지보수할 필요성을 줄여준다. 기존의 모델 조정 방식은 학습 데이터를 전처리하거나 일회성 배포를 수행하는 스크립트를 수동으로 실행하는 등의 형태로, 데이터 사이언티스트의 업무에 부담을 주었다. 이러한 방식은 시간과 비용이 많이 드는 것은.. MLOps 2021. 12. 1.