MLOps 실전 가이드

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MLOps 실전 가이드

히 복잡하고 번거로울 것이다. 숨이 턱 막히는 기분이 드는 지금이 지속적 배포라는 개념을 학

습하기 좋은 순간이다. 다음 섹션에서는 지속적 배포 개념을 이용해 모델을 패키징하는 과정을

자동화하고, 컨테이너 레지스트리에 컨테이너 이미지를 푸시하여 누구든지 패키징된 모델을

사용할 수 있도록 만들어볼 것이다.

4.2

머신러닝 모델의 지속적 배포를 위한 코드형 인프라 머신러닝 모델의 지속적 배포를 위한 코드형 인프라

도커 허브와 같은 공개 저장소에 있는 이미지를 다운로드받아 사용하는 사람들을 주위에서 흔

히 찾아볼 수 있다. 필자도 컨테이너 레지스트리를 자주 이용하는 사람 중 하나였다.

그러던 어느 날, 필자가 로컬 환경에서 빌드하여 레지스트리에 업로드한 이후 종종 다운로드받

아 사용하던 이미지에 설치되어 있는 패키지 하나를 업데이트해야 하는 상황에 놓였다. 필자는

그 이미지를 처음 만들었을 때 사용했던 도커파일과 소스 코드를 찾아내기 위해 컴퓨터 구석구

석을 뒤져 보았지만 실패하고 말았다. 이런 문제가 나타나는 이유는 로컬 컴퓨터에서 컨테이너

이미지를 빌드한 뒤, 빌드된 이미지만 공개 저장소에 푸시했기 때문이다. 레지스트리에서 호

스팅되는 컨테이너 이미지의 장점은 정말 많지만, 한편으론 한번 빌드되어 업로드된 이후 작은

변경 사항도