MLOps 기초: MLflow와 Hugging Face를 활용한 ML 라이프사이클 관리

머신러닝 모델을 로컬 노트북에서 신뢰할 수 있는 운영 시스템으로 전환하려면 탄탄한 운영 체계가 필요합니다. 이 텍스트 기반 코스는 MLflow와 Hugging Face를 중심으로 현대적인 MLOps의 핵심 도구를 안내합니다. 여러분은 독립적인 머신러닝 코드를 작성하는 단계에서 벗어나 구조화되고 재현 가능한 ML 라이프사이클을 관리하는 방법을 배우게 됩니다. 실험 추적, 모델 패키징, 사전 학습된 자산 활용 방법을 이해함으로써 AI 프로젝트를 안정적이고 유지보수하기 쉽게 만드는 기술을 습득할 수 있습니다. 학습 내용: - 핵심 MLOps 원칙을 이해하고, 기초 용어와 라이프사이클 단계를 파악합니다. - MLflow Tracking을 사용하여 머신러닝 실험, 파라미터, 성능 지표를 추적합니다. - MLflow Model Registry를 사용하여 모델을 체계적으로 관리하고 버전화합니다. - Hugging Face 생태계를 탐색하여 사전 학습된 모델을 찾고, 로드하고, 파인튜닝합니다. - 재현 가능한 워크플로우를 적용하여 머신러닝 프로젝트의 배포 준비를 마칩니다. - 대규모 언어 모델을 위한 기본 실험 로깅을 포함하여 현대적인 워크로드를 추적합니다. 이 코스는 필수적인 MLOps 개념과 용어를 먼저 다룬 뒤, 단계별 가이드와 구성 예제를 제공합니다. 명확한 설명과 구조화된 코드 스니펫을 통해 기본적인 실험 추적부터 운영 환경에 적합한 모델 레지스트리 관리까지 차근차근 학습하게 됩니다. 이 과정은 MLOps를 처음 접하는 머신러닝 엔지니어, 데이터 과학자, 소프트웨어 개발자를 위해 설계되었으며, 사전 DevOps 지식이나 고급 인프라 경험은 필요하지 않습니다. 지금 바로 시작하여 머신러닝 운영을 위한 탄탄한 기반을 다져보세요.