TFX와 함께 머신러닝 파이프라인 개발하기

이 글은 당근마켓에서 머신러닝 모델을 효과적으로 적용하기 위해 TFX(TensorFlow Extended)를 활용하여 ML 파이프라인을 개발하는 경험을 공유합니다. 머신러닝 파이프라인은 주기적인 모델 배포, 빠른 실험, 지속적인 개선을 위해 필수적이며, TFX는 이러한 요구사항을 충족시키는 데 중요한 역할을 합니다.

당근마켓은 추천 모델, 중고거래 및 동네생활 신고 업무 자동화 모델 등 다양한 ML 프로젝트에 TFX를 적용하고 있습니다. 글에서는 TFX를 활용하는 이유와 더 나은 사용 방안에 대해 논의하며, ML 파이프라인 구축의 중요성을 강조합니다.

이를 통해 ML 모델의 효율적인 운영과 지속적인 개선을 목표로 합니다.