MLOps 썸네일형 리스트형 MLflow란 무엇인가 머신러닝(ML)의 세계로 들어서는 것은 흥미로운 여정이지만 혁신과 실험을 방해할 수 있는 복잡성이 따르는 경우가 많습니다. MLflow는 ML 수명 주기를 간소화하고 ML 실무자 간의 협업을 촉진하는 도구와 단순화된 프로세스를 제공하여 역동적인 환경에서 이러한 많은 문제에 대한 솔루션입니다. 개인 연구원이든, 대규모 팀의 구성원이든, 아니면 그 사이에 있든 MLflow는 모델 개발 , 배포 및 관리 의 복잡한 미로를 탐색할 수 있는 통합 플랫폼을 제공합니다 . MLflow는 모델 개발에 고유한 번거로운 로깅, 구성 및 계보 문제를 간소화하여 ML 솔루션 개발의 혁신을 지원하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 ML 프로젝트가 강력하고 투명하며 실제 문제에 대비할 수 있도록 보장할 수 있습니다. MLflow.. 더보기 MLOps란 머신러닝 MLOps 가 많이 이야기되는 이유 머신러닝 모델을 많이 개발했고, 만든 모델을 서비스에 올리는 시도가 진행됨 그러다 생기는 이슈로 인해 1. 이 모델을 어떻게 서비스에서 사용할것인가 2. 모델의 버전관리는 어떻게 할것인가 3. 학습에 사용된 데이터셋의 버전 관리는 어떻게 할것인가 4. 학습에 사용된 데이터와 실제 서비스에서 받는 데이터가 다르다 5. 머신러닝 서버를 올릴 인프라는 어떻게 구현할것인가 6. 언제 다시 학습할것인가 , 재사용여부 판단 등 Research 단계에서 프로덕으로 갈때 해야하는일이 너무 많음 - api 서버, 모델관리, 데이터셋관리, ML인프라관리 등 이러한 부분을 통칭해서 MLOps 로 통칭 DevOps MLOps 이슈 Dev 하면서 생기는 Ops 이슈 ML 하면서 생기는 Ops.. 더보기 이전 1 다음
