MLOps 관련 용어

머신러닝 상품화

• AI 모델을 실제 제품 또는 서비스에 통합(장착)하여, 상업적으로 활용 가능한 형태로 전환하는 과정

DevOps

• "Development"와 "Operations"의 합성어. 소프트웨어 개발과 IT 동작(상품화)간의 협력, 통합 및 자동화를 강조하는 소프트웨어 개발 및 배포 프로세스 문화를 가르키는 용어

자동화

• 개발과 시스템 운영에서 반복적으로 사람 노동력이 필요한 일을 소프트웨어적으로 자동화하는것. 인프라(서버, 운영 시스템 등)가 "코드"로 관리

CI & CD

• CI : 변경된 코드를 빠르게 통합하고, 품질 검증을 자동화
• CD : 소프트웨어 버전 업데이트를 빠르게 제공을 위한 자동화

스케일링

• 운영 시스템이 더 많은 요청을 제공할 수 있도록 크기를 키우는 것( EX: 서버의 수를 늘리는 것)

Research ML vs Production ML

다양한 분야에서 연구되고있는 ML모델을 무조건 쓰는게 좋은걸까? 의 정답은 No 라고한다.

기업에서 적용해야하는 실무 ML은 이해 관계자의 다양한 목표를 고려해야하고 그 목표를 일치해야하는 어려움이 있다.

결국엔 ML모델을 연구하는 이유는 정확도를 올려 사용하기 위함인데 ML 프로젝트의 성공은 정확도만 높아서는 안된다. 그것이 바로 MLOps가 중요한 이유이다.