MLOps 체크리스트를 사용하여 ML 프로젝트 평가 - AWS 권장 가이드

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MLOps 체크리스트를 사용하여 ML 프로젝트 평가

Charles Frenzel, Sharath Nagaraja, Spencer Romo Amazon Web Services(AWS)

2023년 7월(문서 기록)

MLOps 체크리스트는 기계 학습(ML) 프로젝트의 모든 단계에서 사용할 수 있는 실행 가능한 체크리스트입니다. 체크리스트는 전체 준비 상태를 평가하고, 시스템 적용 범위를 검사하며, 분산 ML 시스템에서 새로운 기회 영역을 식별하기 위한 도구입니다. MLOps는 ML 솔루션을 제공하기 위한 사람, 기술 및 프로세스의 조합입니다. 잘 설계된 MLOps는 기업이 ML 모델을 효과적이고 일관되게 프로덕션에 배포하고 비즈니스 가치를 제공할 수 있도록 지원합니다.

MLOps 체크리스트를 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.

  • MLOps 시스템을 평가합니다.

  • 기회 영역을 찾습니다.

  • 개선이 필요한 영역을 찾습니다.

  • AWS에서 전략적 로드맵을 평가하고 업데이트합니다.

  • 백로그 항목을 생성합니다.

MLOps 프로젝트 시작 시 MLOps 체크리스트를 사용하는 것이 좋지만 어떤 단계에서든 일부분을 사용할 수 있습니다.