AI
GitLab은 MLOps를 어떻게 최적화할까?
두줄요약
GitLab의 MLOps 기능을 중심으로 모델 등록과 실험 추적 방식을 살펴봤습니다. CI/CD와 연동해 ML 배포와 관리를 자동화하는 흐름을 소개했습니다.
핵심 내용
- MLOps를 ML 워크플로와 배포를 자동화·간소화하는 운영 관행으로 설명
- GitLab의 MLOps 기능인 Model registry와 Machine learning model experiments 소개
- 버전 추적, 메타데이터 관리, 실험 추적, CI/CD 연동으로 모델 공유·협업·배포 지원
- 코드와 데이터 변경 추적, 모델 테스트·배포 자동화로 생산성과 안정성 개선
적용해볼 점
- ML 라이프사이클 전반의 자동화와 모니터링 체계 검토
- GitLab 기반 모델 관리와 실험 추적, CI/CD 연동 활용 검토