핵심 요약
인포그랩은 GitLab의 MLOps 기능을 활용해 ML 모델의 버전 관리와 실험 추적을 CI/CD 파이프라인에 통합하고, 모델 후보의 관리와 프로덕션 배포를 자동화했습니다.
구현 방법
- Model registry를 통해 모델 버전, 메타데이터, 아티팩트 관리
- MLflow Client와의 연동으로 실험 추적 및 파이프라인 연결
- CI/CD 파이프라인에서 자동화된 모델 테스트와 배포를 구현
- Machine learning model experiments로 후보 모델 목록과 로그 아티팩트를 추적
주요 결과
- 협업 효율 및 모델 배포 속도 향상
- 거버넌스와 재현성 강화
- 후보 모델 비교 및 선택 프로세스 개선