MLOps 성숙도 모델 기반 파이프라인 아키텍처 설계
프로덕션 환경에서의 머신러닝 시스템 실패는 대부분 모델의 정확도 문제가 아닌, 인프라스트럭처와 운영 프로세스의 결함에서 기인합니다. Google의 "Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems" 논문이 지적했듯, 실제 ML 코드 비중은 전체 시스템의 5% 미만입니다. 나머지 95%는 서빙 …
Architecting Automated MLOps Pipelines for High-Velocity Deployment
The transition from a Jupyter Notebook proof-of-concept to a production-grade machine learning system is rarely a linear path. A common scenario inv…
MLOps成熟度モデルに基づくCI/CD/CTパイプラインアーキテクチャ設計
Jupyter Notebook上では完璧に動作していたモデルが、本番環境にデプロイされた瞬間に予測性能を劣化させる現象は、多くの組織で発生する典型的な「PoCの死の谷」である。以下のようなログに直面した経験はないだろうか。 Production Incident Log: …
Arquitectura de Pipelines MLOps y Evolución de Madurez Técnica
En el ecosistema de producción de Machine Learning, el código del modelo en sí mismo representa apenas una fracción mínima del sistema total. El pro…