Introduction to MLOps

인프런 강의

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1줄 요약

• MLOps를 소개해본다.

What is MLOps?

• 최근 기술 트렌드 중의 Hot한 주제는 DevOps이다.

  • Dev는 Development의 약어이며, Ops는 Operation의 약자이다.
  • 과거에는 개발팀과 운영팀 두개로 존재하는 것이 상식이었지만, 가장 큰 문제는 Communication 문제! 이러한 문제점을 해결하기 위해 나온 방법론이 DevOps이다.

• 이러한 부분은 머신러닝과 딥러닝도 동일함. 즉, 개발자를 위한 배포와 운영이 DevOps라면, 머신러닝 엔지니어를 위해 나온 기술은 MLOps로 볼 수 있다. 자세한 것은 유투브 영상을 통해서 기본적인 개념을 배웠으면 한다.

What’s difference between DevOps and MLOps?¹

• 코드 관련

  • For DevOps: Test and Validate code and components
  • For MLOps: Also, test and validate data, data schemas, and models

• System 관련

  • For DevOps: Focus on a single software package or service
  • For MLOps: Also, consider the whole system: the ML training pipeline

• 배포 관련

  • For DevOps: Deploy code and move to the next task
  • For MLOps: Constantly monitor, retrain, and serve the model