MLOps 소개

MLOps 개념, 동향 및 주요 기능과 기술을 소개

• Gatner
• AI/ML 서비스는 복잡하게 얽힌 공동 작업 과정!
• MLOps는 ML 프로젝트를 개발에서 서비스까지 패키징 및 배포하기 위한
• MLOps의 8가지 핵심 요소 및 특성
  • 협업, 자동화(CI/CD), 지속적인 학습, 모니터링, 재현성, 확장성, Data 수집, 거버넌스
  • 가장 중요한 MLOps의 특징(요건): 자동화(CI/CD), 지속적인 학습
• AI/ML 모델 서비스 전체 Process
• Data Analyst vs. Data Scientist vs. ML Engineer
  • ML Engineer: 지속적인 모델 배포
• Feature Store: AI/ML 모델 학습을 위해 사용하는 Feature를 저장하는 중앙화된 저장소

LG CNS의 기업 MLOps 적용 사례

수요 예측, 제품 양불 예측, CSP의 SaaS 서비스