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MLOps 관리

개요​

이 메뉴는 무엇인가요?

ML 모델의 **전체 생명주기(개발→스테이징→프로덕션→아카이브)**를 관리하는 MLOps 영역입니다. 모델 레지스트리에서 버전과 배포 단계를 관리하고, Feature Store에서 학습/추론용 피처를 정의하며, 모델의 예측 설명성(XAI)과 시뮬레이션 엔진 설정을 관리합니다.

누가 사용하나요?​

  • 데이터 분석가: 모델 등록·배포, 피처 정의, 모델 성능 모니터링

언제 사용하나요?​

  • 학습된 ML 모델을 레지스트리에 등록하고 프로덕션 배포할 때
  • 모델 학습에 사용할 피처(입력 변수)를 정의하고 관리할 때
  • 모델의 예측 결과를 SHAP, LIME 등으로 설명해야 할 때

화면 구성​

순서화면명설명
1모델 레지스트리ML 모델 버전·단계 관리 및 서빙 엔드포인트 설정
2Feature Store학습/추론용 피처 정의 (온라인/오프라인 스토어)
3모델 설명(XAI)SHAP, LIME 등 예측 설명성 관리
4시뮬레이션 엔진 설정ANSYS, COMSOL 등 시뮬레이션 엔진 연결 설정
참고: 데이터 관계도

업무 자동화​

안내

화면에서 데이터를 저장하면 시스템이 관련된 다른 화면의 데이터를 자동으로 갱신합니다.

🔢 자동 계산​

  • 모델 학습 실행 → 학습 횟수 자동 집계: 모델 학습을 실행하면 예측모델의 학습 횟수가 자동으로 집계됩니다.

➡️ 자동 처리​

  • 새 모델 서빙 전환 → 이전 버전 자동 은퇴: 새 모델 버전을 서빙으로 전환하면 동일 예측모델의 기존 서빙 버전이 자동으로 은퇴 처리됩니다.