ML 엔지니어링

모델 품질 관리가장 먼저 직면하게 되는 문제는 모델의 품질을 어떻게 일관되게 유지할 것인가 하는 점입니다. 예를 들어, 온라인 쇼핑몰의 상품 추천 시스템을 생각해봅시다. 매일 수백만 개의 새로운 클릭 데이터가 쌓이고 있는 상황에서:첫째, 기존 모델이 새로운 데이터에 대

이커머스 추천 시스템의 모니터링 예시시스템 메트릭은 추천 시스템의 기술적 건강도를 측정합니다. 마치 자동차의 엔진 상태를 체크하는 것과 같습니다.실제 상황 예시:"오후 3시에 CPU 사용률이 85%까지 급증했습니다. 원인을 분석해보니 블랙프라이데이 세일로 인한 갑작스러

정의:추천시스템이 운영되는 동안 실시간으로 성능과 사용자 반응을 모니터링하여 문제를 즉시 감지하고 대응하는 활동입니다. 실시간 성능 모니터링 상황:사용자가 "스마트폰"을 검색했는데 추천된 제품이 전혀 다른 카테고리(예: 주방용품)로 표시된다. 지표: CTR (Cl

네이버쇼핑을 예시로 들면, 우선 성능 평가를 위한 데이터셋을 구성합니다.평가 기간: 최근 2주간의 사용자 행동 데이터데이터 크기: 일평균 100만 세션, 500만 추천 노출, 15만 구매사용자 세그먼트: 신규/휴면/충성 고객 비율을 실제 서비스 비율과 동일하게 구성 (

이 구성을 통해 실제로 작동하는 CDC 파이프라인의 주요 특징데이터 변경 감지:소스 데이터베이스(MySQL)의 바이너리 로그를 모니터링합니다.INSERT, UPDATE, DELETE 등의 모든 데이터 변경 사항을 실시간으로 캡처합니다.이벤트 변환 및 전송:캡처된 변경

이커머스 추천 시스템을 MLOps 파이프라인으로 처음부터 끝까지 구현하려면 다음과 같은 단계를 따를 수 있습니다. 주요 과정은 데이터 준비, 모델 개발, 모델 배포, 운영 및 모니터링의 4단계로 나뉩니다.데이터 소스: 사용자 행동 데이터 (클릭, 조회, 장바구니 추가,

Parquet 파일의 장점데이터 압축률이 뛰어납니다예를 들어, 다음과 같은 주식 거래 데이터가 있다고 가정해보죠:이 데이터가 CSV 파일이라면 100MB를 차지한다고 할 때, Parquet으로 변환하면 약 20MB로 압축됩니다. 왜 이렇게 압축이 잘 될까요?Parque

예시 사용 시나리오:이런 방식으로 MLflow를 사용하면:모델 개발 과정의 체계적 관리실험 결과의 재현성 보장모델 배포 프로세스 자동화성능 모니터링 및 추적팀 협업 효율성 향상등의 이점을 얻을 수 있습니다.