모델을 노트북에서 한 번 잘 돌리는 것과, 실제 서비스에서 계속 돌아가게 하는 건 전혀 다른 일이다. 이 간극을 메우는 게 MLOps고, 그 중심에 "파이프라인"이 있다. 이번 글은 머신러닝 파이프라인의 단계와 운영 개념을 정리한다. 1. 왜 파이프라인인가 : 노트북 작업은 보통 "한 번 돌리고 끝"이라, 데이터가 바뀌거나 다시 학습할 때 손이 많이 감: 파이프라인 - 데이터 수집부터 배포까지의 단계를 정해진 순서로 이어, 반복, 자동화할 수 있게 만든 것: 같은 과정을 언제 돌려도 같은 결과가 나오게(재현성) 하고, 사람이 매번 수동으로 안 해도 되게 함: 모델은 한 번 만들고 끝이 아니라, 계속 돌리고 갱신해야 하는 대상이라 파이프라인이 필요함 2. 파이프라인의 단계 크게 다음 단계가 순서대로 이어..
