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[MLOps] Feature Store
실시간 머신러닝의 데이터 신선도, 속도, 정확성 문제를 해결하는 피쳐 스토어. 훈련과 서빙 환경의 피쳐를 일관되게 관리하여 신뢰도 높은 AI 서비스를 가능하게 합니다.
[MLOps] MLOps Architecture
MLOps는 머신러닝 모델 개발부터 배포, 운영까지 전체 수명 주기를 자동화합니다. 복잡한 과정을 간소화하여 안정적이고 효율적인 AI 서비스 운영을 지원합니다.
[MLOps] MLOps를 위한 올바른 도구 찾기
MLOps 파이프라인 구축에 필요한 핵심 도구 모음입니다. 모델 배포부터 관리까지 전 과정을 자동화하여 운영 효율성과 재현성을 높일 수 있습니다.
[MLOps] CI / CD / CT / CM
MLOps의 핵심인 CI/CD/CT/CM을 통해 머신러닝 모델의 개발, 배포, 학습, 모니터링 전 과정을 자동화하고 안정적으로 운영하는 방법을 소개합니다.
[MLOps] LifeCycle
MLOps는 머신러닝 모델의 전체 생애주기를 체계적으로 관리하는 프레임워크입니다. 이를 통해 복잡한 ML 프로젝트를 효율화하고 지속적인 성능 개선을 지원합니다.
[MLOps] DevOps와 MLOps 비교
MLOps는 DevOps를 확장한 개념으로, 머신러닝 모델의 배포, 모니터링, 재훈련 등 전체 수명 주기를 자동화하여 모델의 지속적인 성능과 가치를 보장합니다.
[MLOps] Introducing MLOps Engineer
MLOps 엔지니어는 ML 파이프라인을 자동화하여 모델의 개발부터 배포, 운영까지의 과정을 효율화합니다. 이를 통해 모델을 더 빠르고 안정적으로 실제 서비스에 적용할 수 있도록 돕습니다.