MLOps 도입 가이드

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2부MLOps적용방법

이러한 방법은 정보 손실이 적은 방향으로 초기 모델을 학습시킬 경우 효과적인데, 학습된 모

델을 사후에 그냥 변환하는 것이 아니라 모델을 학습시키는 방향을 정하는 것이다. 이러한 방

법은 여전히 최신 방법론에 속하지만, 자연어 처리

Natural

Language

Processing

(

NLP

) 분야의 사전 학습

pretrained

모델에서 이미 일반적으로 사용하고 있다.

5.1.2

검증 및 상용 배포 전 데이터 접근 권한

검증 및 상용 배포 전에 해결해야 할 다른 기술적인 요소로는 데이터 접근 권한이 있다. 예를

들어, 아파트 가격을 평가하는 모델은 우편번호 기반으로 지역별 시장 평균가를 활용할 수 있

다. 하지만 사용자 혹은 시스템이 평균가는 제공하지 않은 채, 우편번호 자체만 전달할 수 있

다. 즉, 별도로 우편번호에 해당하는 지역의 평균가를 찾아야 한다.

하지만 경우에 따라, 데이터가 동결

Freeze

되어 모델과 함께 번들로 제공될 수 있다. 이렇게 데이

터를 같이 제공할 수 없을 때, 즉 데이터 세트가 너무 크거나 데이터를 반드시 최신으로 유지해

야 하는 경우, 상용 환경에서 데이터베이스에 접속해야 한다. 이때는 적절한 네트워크 연결, 데

이터베이스를 사용하기 위한 라이브러리 혹은 드라이버, 상용 환경 내에 설정으로 저장한 인증

정보가 필요하다.

(특히 수십 개 정도는 가뿐하게 넘는 수량의 모델로 확장하려는 경우에) 실제로 이런 설정과

구성을 관리하는 작업에는 적절한 도구와 협업이 필요하여 매우 복잡하다.