MLOps 도입 가이드

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7장 모니터링과피드백루프

머신러닝 모델을 상용 배포하면, 즉시 품질 저하가 빠르게 일어나기 시작하거나 아무런 경고

없이 너무 늦은 상황에 처할 수 있다. 즉, 비즈니스에 부정적인 영향을 즉각적으로 미칠 수 있

다. 이것이 바로 모델 모니터링이 머신러닝 모델 생애주기에서 중요한 단계이자

MLOps

의 중

요한 부분이기도 한 이유다(전체 생애주기의 일부로서 [그림

7

-

1

]에 표현하였다).

모니터링과 피드백 루프

모델 개발 상용화 준비 상용 배포

·모델 성능 저하

·드리프트 감지

·피드백 루프

모델 로그

실측 데이터

입력값 드리프트

및 성능 지표

개발 데이터

그림

7-1

머신러닝모델생애주기내의모니터링과피드백루프

머신러닝 모델은 두 가지 관점에서 모니터링해야 한다.

●

자원 관점:모델이상용환경에서올바르게실행되고있는지확인하는일도포함한다.

모니터링과 피드백 루프

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CHAPTER