MLOps
MLOps는 머신 러닝 모델을 구축하고 실행하기 위해 어셈블리 라인을 만들도록 설계된 일련의 과정
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https://www.ibm.com/kr-ko/topics/mlops
- 머신 러닝 운영(Machine Learning Operations)의 약자인 MLOps는 머신 러닝 모델을 구축하고 실행하기 위해 어셈블리 라인을 만들도록 설계된 일련의 과정입니다. 이를 통해 기업은 작업을 자동화하고 모델을 신속하게 배포하여 관련된 모든 사람(데이터 과학자, 엔지니어, IT 팀)이 원활하게 협력하고 모델을 모니터링 및 개선하여 정확도와 성능을 높일 수 있습니다.
https://aws.amazon.com/ko/what-is/mlops/
- 기계 학습 운영(MLOps)은 기계 학습(ML) 워크플로 및 배포를 자동화하고 단순화하는 일련의 관행입니다. 기계 학습 및 인공 지능(AI)은 복잡한 현실 문제를 해결하고 고객에게 가치를 제공할 수 있는 핵심 기능입니다. MLOps는 ML 애플리케이션 개발(Dev)을 ML 시스템 배포 및 운영(Ops) 과 통합하는 ML 문화 및 관행을 의미합니다. MLOps를 사용하면 조직은 ML 수명 주기 전반의 프로세스를 자동화하고 표준화할 수 있습니다. 이러한 프로세스에는 모델 개발, 테스트, 통합, 릴리스 및 인프라 관리가 포함됩니다.
https://blogs.nvidia.com/blog/what-is-mlops/
- Machine learning operations, MLOps, are best practices for businesses to run AI successfully with help from an expanding smorgasbord of software products and cloud services.
