"mlops" 태그가 달린 포스트

MLOps가 왜 필요한지, ML 라이프사이클의 현실적인 문제는 무엇인지

원시 데이터가 학습 데이터가 되기까지의 과정과, 데이터 품질이 모델 성능을 결정하는 이유

실험을 체계적으로 추적하지 않으면 어떤 문제가 발생하는지, 그리고 이를 해결하는 도구들

모델 버전 관리가 코드 버전 관리와 다른 이유, 그리고 모델 레지스트리의 역할

학습된 모델을 프로덕션에서 서빙하는 방법과 안전한 배포 전략

프로덕션 모델이 시간이 지나면서 성능이 저하되는 이유와 이를 감지하는 방법

ML 시스템의 CI/CD가 일반 소프트웨어와 어떻게 다르며, 무엇을 테스트하고 자동화해야 하는지

피처 스토어가 왜 필요한지, 학습-서빙 간 불일치를 어떻게 해결하는지

ML 워크로드에 특화된 인프라가 왜 필요하고, GPU 스케일링을 어떻게 다루는지