AI를 지탱하는 MLOps: Kubeflow와 MLflow를 활용한 AI 개발 시스템 구축

이 글은 AI 개발 및 실서비스 적용에 필수적인 MLOps(Machine Learning Operations)의 개념과 중요성을 설명하고, 이를 효과적으로 구축하기 위한 방법을 제시합니다. MLOps는 AI 모델의 개발, 배포, 운영 과정을 체계화하고 자동화하여 서비스의 신뢰성과 지속적인 개선을 가능하게 합니다.

특히, 대량의 데이터가 빠르게 변화하는 현대 사회에서 AI 서비스를 안정적으로 유지하기 위해 MLOps의 필요성을 강조합니다. 글에서는 MLOps의 핵심 요소로 Training, Monitoring, Serving(Inferencing)을 제시하며, 오픈 소스 도구인 Kubeflow와 MLflow를 활용한 MLOps 시스템 구축 방안을 예제 코드와 함께 소개합니다.

이를 통해 AI 모델의 지속적인 학습과 서비스 배포를 효율적으로 관리하는 방법을 다룹니다.