MLOps

Terms tagged with MLOps

Definition

AI 엔지니어링에서 관측 가능성은 외부 출력을 분석하여 복잡한 머신러닝 시스템의 내부 상태를 이해하는 능력을 의미합니다. 이는 전통적인 모니터링을 넘어, 시스템 …

모델 레지스트리는 MLOps의 핵심 구성 요소로, ML 모델을 저장, 버전 관리 및 관리하기 위한 통합 저장소 역할을 합니다. 이를 통해 팀은 모델 메타데이터, …

동적 시스템 및 시계열 분석에서 상관관계의 수명은 두 변수가 유의미한 통계적 의존성을 유지하는 기간을 측정합니다. 이 개념은 모델의 성능 저하를 예측하고 대응하 …

‘ラストマイル’問題は、既存のインフラストラクチャとの統合、低レイテンシ推論の確保、エッジコンピューティングへの対応など、モデルを生産環境にデプロイする際 …

피처 스토어는 데이터 엔지니어링 팀과 머신러닝 팀 간의 가교 역할을 하며, 배치 훈련과 실시간 추론 모두를 위한 피처의 통합된 뷰를 제공합니다. 이를 통해 일관 …

이 관행은 훈련 실행 중 하이퍼파라미터, 데이터셋 버전, 모델 아키텍처 및 성능 지표를 로깅하는 것을 포함합니다. 이를 통해 데이터 과학자들은 서로 다른 실험 …

Azure로의 배포는 Azure Machine Learning, Azure Kubernetes Service(AKS), Azure Functions …

AI 관측 가능성은 전통적인 소프트웨어 모니터링을 확장하여 머신러닝 시스템의 고유한 도전 과제에 대응합니다. 이는 실시간으로 모델 성능, 데이터 드리프트, …

모델 서빙은 정적으로 훈련된 모델을 가져와 확장 가능한 인프라로 감싸는 작업을 포함합니다. 이 인프라는 들어오는 요청을 처리하고 추론(Inference)을 수행 …