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
| 순서 | 화면명 | 설명 |
|---|---|---|
| 1 | 모델 레지스트리 | ML 모델 버전·단계 관리 및 서빙 엔드포인트 설정 |
| 2 | Feature Store | 학습/추론용 피처 정의 (온라인/오프라인 스토어) |
| 3 | 모델 설명(XAI) | SHAP, LIME 등 예측 설명성 관리 |
| 4 | 시뮬레이션 엔진 설정 | ANSYS, 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.