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https://jaemunbro.medium.com/mlops%EA%B0%80-%EB%AC%B4%EC%97%87%EC%9D%B8%EA%B3%A0-84f68e4690be
개발과 운영을 따로 나누지 않고 개발의 생산성과 운영의 안정성을 최적화하기 위한 문화이자 방법론이 DevOps이며, 이를 ML 시스템에 적용한 것이 MLOps이다.
MLOps란 단순히 ML 모델뿐만 아니라, 데이터를 수집하고 분석하는 단계(Data Collection, Ingestion, Analysis, Labeling, Validation, Preparation), 그리고 ML 모델을 학습하고 배포하는 단계(Model Training, Validation, Deployment)까지 전 과정을 AI Lifecycle로 보고, MLOps의 대상으로 보고 있다.
ML에 기여하는 Engineer들(Data Scientist, Data Engineer, SW Engineer)이 이 Lifecycle을 관리하고 모니터링해야 한다
https://blogs.nvidia.com/blog/2020/09/03/what-is-mlops/
그리고... 너무ㅡ 어려우ㅗㅓㅆ다.....ㅎㅎㅎㅎㅎㅎㅎㅎㅎㅎㅎ
https://www.google.com/search?q=NVIDIA&sourceid=chrome&ie=UTF-8
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