MLOps 운영 가이드: 모델 배포 파이프라인과 드리프트 모니터링
연구실에서 성공한 AI 모델도 실제 서비스에서는 성능이 떨어지기 쉽습니다. 이 가이드는 MLOps의 핵심 원칙부터 모델 드리프트 감지, A/B 테스트, 비용 최적화까지, AI 모델을 안정적으로 운영하는 전 과정을 실무 체크리스트와 함께 안내합니다.
5월 31일
프로덕션 MLOps: 모델 드리프트 대응과 실시간 추론 지연 최적화
PoC 단계에서 멈추지 않고, 실제 서비스 환경에 ML 모델을 안정적으로 배포하는 방법을 총정리합니다. 모델 성능 저하(드리프트) 감지부터 실시간 추론 속도 최적화, 그리고 견고한 CI/CD 파이프라인 구축까지, 프로덕션 ML 시스템의 핵심 엔지니어링 지식을 얻어 가세요.
5월 29일
AI 신뢰성 확보 가이드: 모델 드리프트 감지부터 완벽한 감사 추적(Audit Trail)까지 MLOps 구축 로드맵
AI 모델의 성능 저하와 규제 리스크는 이제 기술적 문제가 아닌 비즈니스 리스크입니다. 본 가이드는 모델 드리프트 감지부터 완벽한 감사 추적(Audit Trail)까지, 신뢰성을 보장하는 체계적인 MLOps 파이프라인 구축 전 과정을 제시합니다.
5월 19일