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MLOps 자동화 파이프라인 구축 완벽 가이드 MLOps 자동화 파이프라인 구축 완벽 가이드: 8단계로 완성하는 머신러닝 자동화 머신러닝 모델을 프로덕션에 안정적으로 배포하고 운영하고 싶으신가요? 이 글에서는 MLOps 자동화 파이프라인 구축의 모든 것을 단계별로 상세히 알려드립니다.목차MLOps란 무엇인가?머신러닝 자동화 파이프라인의 필요성MLOps 파이프라인 8단계 완벽 가이드자동화 파이프라인의 핵심 장점실전 구축을 위한 도구 및 전략MLOps 구축 시 주의사항결론 및 다음 단계 1. MLOps란 무엇인가?MLOps(Machine Learning Operations)는 머신러닝 모델의 개발부터 배포, 운영까지의 전체 생명주기를 자동화하고 표준화하는 실무 방법론입니다. DevOps의 개념을 머신러닝 영역으로 확장한 것으로, 데이터 과학팀과 IT 운.. 2025. 9. 25.
mlops 개발환경 구축 - AWS Ec2, docker, mobaXtern MLOps 개발환경 구축을 위한 EC2, Docker, MobaXterm, WandB 설정 가이드핵심 요약: EC2(클라우드 서버), Docker(컨테이너화), MobaXterm(SSH 접속 도구), WandB(실험 추적 도구)를 순차적으로 설정하여 완전한 MLOps 개발 환경을 구축할 수 있습니다. 각 도구는 서로 연동되어 효율적인 머신러닝 개발 파이프라인을 제공합니다. 1. 각 도구의 역할과 개념EC2 (Amazon Elastic Compute Cloud)AWS의 클라우드 가상 서버로, 언제든지 원하는 사양의 컴퓨터를 임대해서 사용할 수 있는 서비스입니다. MLOps에서는 모델 학습, 데이터 처리, 서비스 배포를 위한 컴퓨팅 자원으로 활용됩니다.Docker애플리케이션을 컨테이너로 패키징하는 기술로, .. 2025. 9. 19.
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