모델 개발을 넘어 서비스 운영까지: MLOps 전 생애주기 완벽 마스터 가이드
머신러닝 모델을 개발하는 것과 실제 서비스에 안정적으로 배포하고 운영하는 것은 완전히 다릅니다. 이 가이드는 데이터 준비부터 성능 저하 감지, 자동 재학습까지, AI 모델의 전 생애주기를 관리하는 MLOps의 전체 로드맵을 단계별로 제시합니다.
6월 9일
MLOps 심화 가이드: 연구실 모델을 프로덕션 레벨로 끌어올리는 CI/CD/CM 워크플로우 구축 전략
노트북에서 성공했던 AI 모델을 실제 운영 환경에 안정적으로 배포하는 것이 가장 큰 난관입니다. 본 가이드는 A/B 테스트 자동화, 드리프트 감지, 모델 경량화까지 포함한 완벽한 MLOps CI/CD/CM 워크플로우 구축 청사진을 제시합니다.
6월 1일
내 노트북을 서비스로: 프로덕션 레벨 ML 파이프라인 구축 로드맵
머신러닝 모델을 개발하는 것과 실제 서비스에 배포하는 것은 완전히 다른 영역입니다. 이 가이드는 추상적인 MLOps 개념을 데이터 수집부터 배포, 모니터링까지의 단계별 로드맵으로 풀어내어, 프로덕션 레벨 ML 시스템 구축의 첫걸음을 명확히 안내합니다.
5월 26일