개요
AI 및 MLOps 활성화는 DevOps 규율을 머신러닝에 적용하여 모델이 실험에서 신뢰할 수 있는 운영 시스템으로 이동하도록 합니다. 당사는 학습, 검증, 배포를 위한 파이프라인을 구축하고, 모델 및 데이터 버전 관리와 모델 레지스트리를 마련하며, 성능, 드리프트, 비용에 대한 모니터링과 함께 운영 중인 책임 있는 AI가 요구하는 거버넌스 및 보안 제어를 추가합니다.
방법론 및 표준
머신러닝을 위한 CI/CD, 모델 레지스트리 및 버전 관리, 드리프트 및 성능 모니터링을 포함한 MLOps 관행을 따르며, 거버넌스를 위해 NIST AI Risk Management Framework에 부합하고 AWS, Azure, GCP의 클라우드 ML 플랫폼 위에 구축됩니다.
포함 내용
학습, 검증, 배포를 위한 ML 파이프라인
모델 레지스트리를 갖춘 모델 및 데이터 버전 관리
성능, 드리프트, 비용 모니터링
운영 중인 AI를 위한 거버넌스 및 보안 제어
제공 산출물
자동화된 ML 학습 및 배포 파이프라인
모델 레지스트리, 버전 관리, 모니터링 마련
MLOps 및 거버넌스 플레이북
업계 표준경영진 보고개선 가이던스재테스트 포함증명서스캐너 덤프 없음
자주 묻는 질문
MLOps는 머신러닝에 고유한 것을 처리하기 위해 DevOps를 확장합니다. 코드만큼이나 데이터와 모델을 버전 관리하고, 데이터가 변함에 따라 동일한 코드가 다르게 동작할 수 있으며, 모델이 드리프트로 시간이 지나면서 저하됩니다. 표준 CI/CD 위에 모델 레지스트리, 재학습 파이프라인, 드리프트 모니터링을 추가합니다.
네. 운영 중인 AI는 배포 파이프라인 이상이 필요합니다. 당사는 관행을 NIST AI Risk Management Framework에 맞추고, 데이터 및 모델 보안, 드리프트 및 오용 모니터링, 감사 추적을 위한 제어를 추가하여, 여러분의 AI가 단지 작동하는 것을 넘어 책임 있고 방어 가능하게 작동하도록 합니다.