엔지니어링(TA, AA, SA)/AI, ML (3) 리스트형 [ML] MLOps가 필요한 이유: 12가지 필수 모범 사례 https://www.run.ai/guides/machine-learning-operations#Benefits-of-MLOps 머신러닝 운영(MLOps)은 새로운 머신러닝(ML) 및 딥러닝(DL) 모델을 생성하고 이를 프로덕션에 배포하는 반복 가능하고 자동화된 워크플로를 통해 실행하는 프랙티스이다. MLOps 파이프라인은 데이터 과학 팀에게 모델 버전 관리, 지속적 통합 및 지속적 배포(CI/CD), 프로덕션 모델을 위한 모델 서비스 카탈로그, 인프라 관리, 실시간 모델 성능 모니터링, 보안 및 거버넌스를 포함한 다양한 서비스를 제공한다. 이 글은 AI 기술에 관한 광범위한 시리즈 가이드의 일부이다. 이 글에서 다룰 내용: - MLOps의 주요 이점 - DevOps vs MLOps - 조직에서 MLOp.. [ML] Machine Learning Infrastructure: 효과적인 파이프라인 구성요소 https://www.run.ai/guides/machine-learning-engineering/machine-learning-infrastructure 머신러닝(ML) 인프라는 머신러닝 모델이 개발되고 배포되는 기반이다. 프로젝트마다 모델이 다르기 때문에 머신러닝 인프라 구현도 다양한다. 그러나 모든 머신러닝 인프라가 완전하게 기능하기 위해 필요한 핵심 구성 요소가 있다. 이 글에서는 이러한 구성 요소를 설명하고, 머신러닝 인프라를 만들때 고려해야 할 중요한 측면을 검토한다. 이 글에서 배우게 될 내용: - 머신러닝 인프라란 무엇인가 - 머신러닝 인프라 개발의 구성 요소 - 머신러닝 인프라에 대한 고려 사항머신러닝 인프라 (Marchine Learning Infrastructure) 란?머신러닝 인프.. [ML] Machine Learning System Design Interview(1) - 소개 및 개요 보호되어 있는 글입니다. 이전 1 다음
