모델옵스(ModelOps)
정의- 기계학습 모델과 운영(operation)을 결합한 용어로 기계학습(ML) 모델의 거버넌스와 생명 주기 관리를 효과적으로 관리하고 운용하는데 초점을 맞춘 방법론 키워드- DataOps, DevOps, ML, Discovery, Governance, Deployment, 자동화, 생명주기관리 메커니즘 기술요소1) Discovery 데이터 과학자, 분석가, 비즈니스 사용자가 선택한 소프트웨어를 사용하여 가설을 테스트하고 모델을 실험하고 구축 2) Governance Discovery Environment에서의 모든 검증된 모델은 비즈니스 규칙 및 결정과 마찬가지로 모델 Repository에 저장(GitLab, GitHub 등) 3) Deployment - CI/CD를 통해 자동화 파이프라인을 생성. -..
2024. 9. 20.
반성이 없다... 그렇다면 개선도 없다.
지난 15년간 테스터 내지는 QA 엔지니어, PMO, PM 등의 역할을 수행하면서 참 많은 것을 느꼈다. 하지만, 사람은 망각의 동물이기에... 동일한 실수와 동일한 상황에서 똑같은 오류를 만들어낸다.다양한 조직을 다녀보았다. SI, 보안, 모바일, 게임, 패키지, 시스템, 솔루션 개발사들... 도메인도 마찬가지다. 광고, 영상, 임베디드, 웹 프로젝트들도 그랬고... 다양한 조직형태도 있었다. 기획팀 밑에, QA 분사조직, 대표 직속, 연구소 소속, 개발팀 소속, 외주, 파견 등등. 그 조직 중에 QA에 대한 인식이 높은 곳은 한두곳 뿐이다. 그러면서 나에게는 노하우가 쌓였다. 나름 어디가서 한마디도 지지 않을 자신감 같은 것도 생겼지만... 구한말, 갑오경장, 갑오개혁을 겪어보지 못한 사람들에게 품질..
2019. 1. 2.
