이 게시물은 MLOps(Machine Learning Operations)의 중요성과 GitLab의 MLOps 기능을 다룹니다. MLOps는 ML 모델의 라이프사이클을 관리하고 자동화하는 관행으로, DevOps 원칙을 ML 프로세스에 적용하여 협업과 배포 속도를 높입니다. GitLab은 MLOps 기능을 강화하여 Model registry와 Machine learning model experiments를 제공합니다. Model registry는 ML 모델과 메타데이터를 관리하는 데이터베이스로, 모델 버전 추적과 협업을 지원합니다. Machine learning model experiments는 여러 모델 후보를 추적하고 비교하는 기능을 제공합니다. 이 글에서는 MLOps의 필요성과 GitLab 플랫폼의 역할을 설명하며, GitLab을 통해 ML 프로젝트의 성능을 향상시키는 방법을 소개합니다.