Machine Learning Platform Engineering Study - 3주차
CH6·CH7에서 다룬 모델 API 서빙, 데이터 드리프트 모니터링, Kubeflow 노트북과 파이프라인 값 전달의 핵심 흐름을 정리했다. 원본 설명은 교재·실습 자료의 동작을, 개선 제안은 그 구현을 보완하는 방법을 뜻한다. 실습 결과는 스터디 실습 환경(kind, BentoML 1.1.10, Yatai 1.1.13, Evidently 0.5.0, KFP 2.4.1)에서 확인한 내용이다. CH7은 7.2.1까지 다루고, 7.2.2부터는 4주차에 이어서 정리한다. 구성도는 학습 내용을 바탕으로 다시 그렸다.CH6. Productionizing ML models: BentoML과 EvidentlyCH5에서는 소득 분류기를 배치 파이프라인으로 배포했다. CH6은 같은 모델을 API 엔드포인트로 서빙하고, 운..
AI/ML
2026. 11. 8.