핵심 요약
인포그랩이 GitLab의 MLOps 기능으로 모델 관리와 협업을 강화하고, Model registry와 Machine learning model experiments를 통해 프로덕션 배포와 실험 추적을 자동화하는 방법을 소개합니다.
주요 특징
- Model registry를 통해 버전, 메타데이터, 아티팩트를 한 곳에서 관리
- MLflow Client와의 연동으로 실험 추적 및 파이프라인 자동화를 실현
- Machine learning model experiments로 후보 모델 관리 및 메트릭/파라미터 추적
- GitLab UI와 MLflow Client를 통한 직관적 관리
적용 고려사항
- GitLab 프로젝트/배포 파이프라인과의 연계 설정 필요
- MLflow Client와의 호환성 및 설치/구성 검토
- 보안, 접근 권한 관리와 저장 용량 관리 계획 필요