MLOps 파이프라인 구축과 모델 서빙 최적화
로 컬 주피터 노트북(Jupyter Notebook) 환경에서는 완벽하게 동작하던 모델이 프로덕션 환경에 배포되는 순간 ModuleNotFoundError 를 뱉어내거나, 추론(Inference) 속도가 현저히 느려지는 현상은 매우 흔한 문제입니다. 더 심각한 것은 배포 직후에는 성능이 좋다가 시간이 지날수록 정확도가 하락하는 '성능 부식(Per…
Automating ML Deployment and Monitoring
M ost machine learning projects fail not because of poor model architecture, but due to the inability to bridge the gap between a Jupyter Notebook and a production environment. A classic symptom is …
Pipeline de MLOps: Del Despliegue Automatizado al Monitoreo
E l código de modelado es solo una pequeña fracción de un sistema de aprendizaje automático en producción. Según el paper clásico de Google sobre deuda técnica en ML, el 95% del código en sistemas d…