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2023-07-23

머신러닝 모델의 안정적인 운영과 성공적인 CI/CD를 위한 MLOps 엔지니어링 노하우
DevOps로부터 발전한 MLOps에 대한 모든 실전 팁!
MLOps가 DevOps로부터 발전된 형태임을 다시 상기시켜주는 초장부터, MLOps의 다양한 실전 예제를 다루고 있는 중후반부까지 MLOps 개발자 뿐만 아니라 해당 기술에 대해 관심있는 사람이라면 꼭 한번 읽어봤으면 하는 서적이다.
특히 초반부에 DevOps를 강조하는 부분이 좋았는데, 책에 나온 말을 인용하자면...
"DevOps 기틀을 완성해야지만 그 다음 단계인 데이터 자동화를 구축할 수 있다. 데이터를 자동화 한 후에 플랫폼 자동화를 구축할 수 있고, 마지막에야 진정한 머신러닝 시스템 자동화를 구축할 수 있다. 실제로 MLOps의 완전체는 '잘 작동하는 머신러닝 시스템'이다"
공감되는 이야기 중 하나이며, 가장 간단한 시스템부터 차근차근 공부하고 익혀나가고 조금씩 복잡성을 더하며 확장한다면, 훌륭한 머신러닝 관리 프로세스를 개발할 수 있다고 생각된다.
노아 기프트, 알프레도 데자. 『MLOps 실전 가이드: Practical MLOps』. 이장후, 이일섭, 서기원(역). 한빛미디어, 2023.07.
참고로, 이 책은 한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.