MLOps
데이터셋 분석부터 모델 학습·배포, 운영 성능 모니터링까지 AI 모델의 생애주기를 한곳에서 관리합니다.
AI Model Lifecycle Management
One Flow from Dataset Analysis to Deployment and Monitoring
MLOps는 데이터셋 분석부터 모델 학습·배포, 운영 성능 모니터링까지 AI 모델의 생애주기를 한곳에서 관리하는 솔루션입니다. 제조 현장의 데이터 특성과 배포 대상 시스템에 맞춰 적용할 수 있습니다.
배포 이후에도 계속 확인해야 하는 모델 성능
AI 모델은 학습 당시의 데이터로 만들어지지만, 실제 운영 데이터는 공정 조건이나 원자재가 바뀌면서 계속 달라집니다. 이런 데이터 드리프트가 쌓이면 배포 당시 잘 맞던 모델도 성능이 떨어질 수 있습니다. MLOps는 운영 데이터와 모델 성능을 함께 추적해 점검이 필요한 시점을 파악할 수 있게 합니다.
데이터셋 분석에서 학습·배포·모니터링까지 하나의 흐름으로
데이터셋의 특성을 분석한 결과를 바탕으로 모델을 학습하고, 대상 시스템에 배포합니다. 배포 후에는 실제 운영 데이터에 대한 모델 성능을 모니터링합니다. 모델 버전과 학습 이력을 함께 관리해 성능이 떨어지면 원인을 비교하고 개선 방향을 정할 수 있습니다.
적용 목적과 배포 환경에 맞춘 도입
도입 전에 AI 적용 목적, 활용할 데이터, 모델을 배포할 시스템을 먼저 확인합니다. 이를 바탕으로 학습·배포·모니터링 범위를 정해 필요한 부분부터 적용합니다. 운영 중 쌓인 성능 기록은 모델 개선과 다음 AI 과제 검토에 활용됩니다.
제품특징
- 데이터셋 특성 분석
- AI 모델 학습 및 배포 관리
- 운영 데이터 기반 모델 성능 모니터링
- 데이터 드리프트에 따른 성능 저하 파악
- 모델 버전·학습 이력 관리
- 성능 기록 기반 모델 개선
사용환경
- 적용 대상
- 제조 기업 및 AI 도입 조직
- 입력 정보
- 학습·운영 데이터, AI 모델
- 배포 대상
- 서버·엣지 디바이스 등 모델 운영 시스템
- 관리 범위
- 데이터 분석·학습·배포·성능 모니터링