한 때는 실험의 영역에 있던 것이 있습니다. 지금은 이 주제가 비즈니스 전략에서 가장 중요한 위치에 올랐습니다. 이것은 무엇일까요? 네, AI/ML입니다. 관련해 많은 기업이 AI/ML 인프라와 플랫폼 투자를 강화하고 있죠. 이 여정에서 대부분의 조직이 같은 고민을 합니다. 어떻게 하면 더 효율적으로 자원을 관리하는 가운데 데이터 과학자와 개발자의 편의성을 높일 것인가? 관련해 MLOps에서 답을 찾는 곳이 많습니다. MLOps를 알아보다 보면 자연스럽게 컨테이너 플랫폼까지 관심 대상이 확대됩니다.
쓰임이 많은 컨테이너 플랫폼
동시에 여러 AI/ML 프로젝트를 수행하는 조직의 경우 MLOps의 이점은 매우 큽니다. 자원 확보, 데이터 준비, 개발 환경 마련 그리고 모델 구현, 훈련, 배포 과정이 자동화 기반으로 이루어짐으로 데이터 과학자와 개발자는 매우 효율적으로 프로젝트를 수행할 수 있습니다. 시쳇말로 준비 과정에 시간을 허비하지 않는 것이죠.
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