MLOps를 위한 BentoML 기능 및 성능 테스트 결과 공유 - 1

이 글은 LINE에서 개발 중인 Financial Data Platform의 MLOps 모델 서빙 부분에 초점을 맞춥니다. 저자는 MLOps를 특정 툴이 아닌 방법론으로 정의하며, 데이터 수집부터 모니터링까지 다양한 구성 요소를 포함한다고 설명합니다.

특히, 모델을 쉽고 빠르게 프로덕션 환경에 배포할 수 있도록 돕는 오픈소스 도구인 BentoML을 소개합니다. 과거 모델 서빙의 복잡성과 서버 엔지니어링의 필요성을 지적하며, BentoML이 모델러와 서버 엔지니어 모두의 부담을 줄여 모델 갱신 주기를 단축하고 비즈니스 집중도를 높이는 데 기여한다고 말합니다.

글에서는 BentoML의 기능과 성능을 실제 서비스 적용을 위한 기준으로 테스트한 결과를 공유할 예정입니다.