MLOps 정의와 다양한 도구들 (1편)

이 글은 기계 학습 프로젝트의 높은 실패율을 언급하며 MLOps의 필요성을 강조합니다. MLOps는 Machine Learning Operations의 약자로, 데이터 전처리부터 모델 개발, 배포, 운영까지 기계 학습의 전체 라이프사이클을 관리하는 기술 및 도구를 의미합니다.

기존 DevOps에 '데이터'와 '훈련 모델' 개념이 추가되었으며, CI/CD에 CT(Continuous Training)와 CE(Continuous Evaluation)가 더해져 모델의 지속적인 재훈련 및 평가를 통해 성능을 유지하는 것을 목표로 합니다. MLOps는 연구 성과를 실제 서비스에 적용하고 지속적으로 관리하는 데 필수적인 요소임을 설명합니다.