이 게시물은 GitLab의 MLOps 기능과 플랫폼 역할, Model registry와 Machine learning model experiments를 소개

MLOps 개념 및 필요성

• 데이터 준비·모델 학습·배포·모니터링·자동 재학습 등 MLOps 라이프사이클 설명
• MLOps로 협업 개선·배포 속도 향상·모델 성능 유지

GitLab 기능 요약

• Model registry: 모델 버전·메타데이터·아티팩트 관리, MLflow 호환 및 CI/CD 연동
• Machine learning model experiments: 실험 추적과 메트릭·파라미터·로그·CI 정보 통합 조회