모델 레지스트리
개요
이 화면은 무엇인가요?
이 화면에서는 모델 레지스트리 데이터를 등록하고 관리합니다., 상태(REGISTERED → VALIDATING → SERVING → RETIRED)를 추적합니다.
누가 사용하나요?
- 데이터사이언티스트: 모델 레지스트리 ML 모델 개발, 학습 관리
- MLOps엔지니어: 모델 레지스트리 모델 배포, 운영 관리
- AI엔지니어: 모델 레지스트리 모델 학습, 성능 최적화
언제 사용하나요?
- 신규 모델 레지스트리 데이터를 등록할 때
- 기존 모델 레지스트리 정보를 수정하거나 이력을 확인할 때
- 모델 레지스트리의 상태를 변경하거나 진행 현황을 추적할 때
주요 기능
- 등록·조회: 모델 레지스트리 데이터의 신규 등록 및 목록 조회
- 유형별 분류: 모델단계(DEVELOPMENT , STAGING , PRODUCTION 등)별 분류 및 필터
- 상태 추적: 상태 변경 이력 관리 및 현황 확인
- 파일 첨부: 관련 문서·이미지 업로드 및 관리
- 감사 추적: 데이터 변경 이력 자동 기록
업무 흐름에서의 위치
입력 항목 가이드
| 항목 | 설명 | 필수 | 입력 예시 |
|---|---|---|---|
| 레지스트리코드 | 고유 식별 코드 | ✅ | REGISTRY-COD-001 |
| 모델명 | 식별하기 쉬운 이름 | ✅ | (이름 입력) |
| 예측모델ID | 관련 데이터 선택 | 목록에서 선택 | |
| 모델버전 | 모델버전 | ✅ | 텍스트 입력 |
| 모델단계 | 모델단계 | ✅ | DEVELOPMENT / STAGING / PRODUCTION |
| 프레임워크 | 프레임워크 | ✅ | TENSORFLOW / PYTORCH / SCIKIT_LEARN |
| 아티팩트URL | 아티팩트URL | ✅ | 텍스트 입력 |
| 아티팩트크기(바이트) | 아티팩트크기(바이트) | 숫자 입력 | |
| 입력스키마 | 입력스키마 | ✅ | 자유 텍스트 입력 |
| 출력스키마 | 출력스키마 | ✅ | 자유 텍스트 입력 |
| 성능지표 | 성능지표 | 자유 텍스트 입력 | |
| 서빙엔드포인트 | 서빙엔드포인트 | 텍스트 입력 | |
| 추론지연(ms) | 추론지연(ms) | 숫자 입력 (소수점 가능) | |
| A/B테스트그룹 | A/B테스트그룹 | 텍스트 입력 | |
| 트래픽비율(%) | 트래픽비율(%) | 숫자 입력 (소수점 가능) | |
| 상태 | 현재 진행 상태 | ✅ | REGISTERED / VALIDATING / SERVING |
| 등록자ID | 담당자 선택 | 목록에서 선택 | |
| 등록일시 | 해당 날짜/시각 | ✅ | 2026-03-17 09:00 |
자주 묻는 질문 (FAQ)
상태를 변경할 수 없습니다. 왜 그런가요?
워크플로우가 설정된 경우, 정해진 순서대로만 상태를 변경할 수 있습니다. 현재 상태에서 변경 가능한 다음 상태만 선택할 수 있으며, 필수 입력 항목이 누락되어 있지 않은지 확인해 주세요.
모델 레지스트리 데이터를 대량으로 등록하려면 어떻게 하나요?
CSV 가져오기 기능을 사용합니다. 먼저 CSV 내보내기로 템플릿을 다운로드한 후, 템플릿에 맞춰 데이터를 입력하고 CSV 가져오기로 일괄 등록합니다.
실무 시나리오
신규 모델 레지스트리 등록
상황: 새로운 모델 레지스트리 데이터를 등록해야 합니다.
처리 순서:
- 레지스트리코드를 입력하여 신규 데이터를 생성합니다
- 모델명을(를) 입력합니 다
- 모델버전을(를) 입력합니다
- 상태를
REGISTERED으로 설정합니다 - 저장하여 등록을 완료합니다
참고: 데이터 구조
테이블: dt_model_registry
| 컬럼명 | 한글명 | 타입 | 설명 |
|---|---|---|---|
registry_code | 레지스트리코드 | VARCHAR | *필수 |
model_name | 모델명 | VARCHAR | *필수 |
prediction_model_id | 예측모델ID | UUID | |
model_version | 모델버전 | VARCHAR | *필수 |
model_stage | 모델단계 | DEVELOPMENT / STAGING / PRODUCTION / ARCHIVED / CANARY | *필수 |
framework | 프레임워크 | TENSORFLOW / PYTORCH / SCIKIT_LEARN / ONNX / XGBOOST / LIGHTGBM / CUSTOM | *필수 |
artifact_url | 아티팩트URL | VARCHAR | *필수 |
artifact_size_bytes | 아티팩트크기(바이트) | INT | |
input_schema | 입력스키마 | TEXT | *필수 |
output_schema | 출력스키마 | TEXT | *필수 |
metrics | 성능지표 | TEXT | |
serving_endpoint | 서빙엔드포인트 | VARCHAR | |
inference_latency_ms | 추론지연(ms) | DECIMAL | |
a_b_test_group | A/B테스트그룹 | VARCHAR | |
traffic_percentage | 트래픽비율(%) | DECIMAL | |
status | 상태 | REGISTERED / VALIDATING / SERVING / RETIRED / FAILED | *필수 |
registered_by | 등록자ID | UUID | |
registered_at | 등록일시 | TIMESTAMP | *필수 |