MLops: ML 개발과 생산 간의 격차를 좁히는 실제 교훈

프로토타입에서 생산까지 여러 머신 러닝 팀을 이끌면서, MLOps의 규율이 느슨하게 정의된 개념에서 기업의 중요한 기능으로 진화하는 것을 직접 목격했습니다. 이 진화는 직선적이지 않았다 - 산업 전체에서 실수와 오류를 통해 지금 우리가 표준으로 간주하는 많은 실천이 나타났습니다. 이 기사에서는 다양한 크기와 성숙도 수준의 조직에서 MLOps를 구현하는 경험을 공유하고, 현재의 추세를 강조하며, 실제 구현 도전 과제에 기반한 실용적인 지침을 제공할 것입니다.