【개발자】블로그ㅣML 모델 ‘모니터링’이 중요한 이유

변화하는 가정과 끊임없이 바뀌는 데이터는 머신러닝 모델을 프로덕션에 배포한 후에도 작업이 끝나지 않는다는 의미다. 애자일 개발팀은 마이크로서비스, 애플리케이션, 데이터베이스를 관찰할 수 있어야 하고, 운영 문제를 파악하기 위한 모니터링 기능을 갖춰야 하며, AI옵스를 활용하여 관리 가능한 인시던트를 경고 알림과 연계시켜야 한다. 사용자와 비즈니스 이해관계자가 (모델) 개선을 요청할 때 많은 데브옵스 팀은 애자일 방법론을 따라 피드백을 처리하고 새 버전을 배포한다. 만약 요청이 없더라도 데브옵스 팀은 앱을 업그레이드하고, 기본 구성 요소를 패치해야 한다는 점을 알고 있다. 그렇지 않으면 오늘 개발된 소프트웨어가 내일의 기술 부채가 될 것이다. Getty Images Bank 머신러닝 모델의 라이프사이클 관리는 소프트웨어보다 더 복잡하다. 와이랩스(WhyLabs)의 공동설립자 겸 엔지니어링 부문 책임자 앤디 당은 “모델 개발 라이프사이클은 하이 레벨에서 소프트웨어 개발 라이프사이클과 유...

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