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MLOps 실전 가이드의 제목은 현재 가장 뜨거운 키워드들인 ML(머신러닝)과 DevOps의 합성어이다. 머신러닝의 결과인 추론 모델을 지속적으로 업데이트 및 이를 이용한 서비스에 활용할 수 있는 기술을 소개하고 있으며, 이를 온프레미스가 아닌 퍼블릭 클라우드에서 가상 환경을 구성해 실습을 안내하고 있다.

Chat GPT로 인해 인공지능에 대한 관심이 다시금 높아져 있는 지금 AI 분야에서 일을 하고 있는 분들에게 꽤나 유용한 책이라고 생각한다. DevOps도 나름의 트랜드가 기술로 이를 제대로 구현한 기업을 찾기는 힘들 뿐더러 ML 분야 역시 제대로(?)된 인력을 구하기 힘든 분야라 이 분야를 공부하는 것은 상당히 자신의 가치를 높일 수 있는 좋은 기회가 될 것이다. 

그래서 먼저 선점해서 기술을 익힌다면, 가까운 미래에 자신의 몸값을 올리는데 큰 역할을 하지 않을까 싶다.

다만 한 가지 조금은 아쉬운 점은 이 책의 원서 초판은 2021년에 출간되었다는 점이다. 

어차피 2021년의 내용이어도 현재 이 기술을 제대로 구사하는 곳은 거의 없을 것이라고 확신하기 때문에, 원서 초판의 시기는 크게 아쉬운 점은 아니라고 생각한다. 

이 책은 MLOps가 무엇인지 이를 설명과 함께 필요한 기술 요소들을 설명하고 있어, 기초를 잡기에도 좋다고 생각이 든다.  리눅스, 클라우드, 컨테이너와 모델 패키징 등의 설명도 다루고 있다.

​그리고 파이프라인을 설명하는데 분량이 약간 짧은 감이 있지만,  Feature에 대한 최적화 과정을 AutoML과 KaizenML 이라는 기술로 자동화 시키며 이를 위한 모니터링 기술, AWS, Azure, GCP를 이용한 MLOps 구축을 친절히 설명하기 때문에 충분히 매력적인 책이다.

​ 마지막으로 좋았던 부분은 마이크로서비스 구축이라던지, 실사례 연구에 대해 설명하는 부분이 있어 이러한 점은 실제 MLOps를 구축할 때 도움이 많이 될 수밖에 없다는 생각이 든다.

  "한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."