MLOPS 매니지드 서비스
MLOPS - Overview
MLOps란?
머신러닝 모델의 개발(Dev)과 운영(Ops)을 통합하여
모델의 지속적인 통합(CI), 배포(CD), 학습(CT)을 자동화하고
안정적으로 운영 관리하는 방법론이자 문화입니다.
- 데이터 수집부터 모델 배포까지의 파이프라인 자동화
- 실험 추적 및 모델 버전 관리로 재현성 보장
- 실시간 모니터링을 통한 모델 성능 유지 및 드리프트 감지
MLOPS - Consulting
ML Workflow 자동화
데이터 전처리, 학습, 평가, 배포의
전 과정을 파이프라인으로 자동화하여
반복 작업을 최소화합니다.
CI/CD/CT 구축
코드 및 모델의 변경 사항을
지속적으로 통합/배포하고,
최신 데이터로 모델을 재학습(CT)합니다.
모니터링 & 드리프트 감지
시스템 리소스 및 모델 성능을 모니터링하고,
데이터/컨셉 드리프트를 감지하여
알림 및 대응 체계를 구축합니다.
모델 저장소 & 버전 관리
학습된 모델과 아티팩트를 체계적으로 저장하고,
실험 이력과 버전을 관리하여
추적성을 확보합니다.
데이터 버전 관리 (DVC)
대용량 학습 데이터를 버전별로 관리하여
언제든지 특정 시점의 데이터셋으로
모델을 재현할 수 있습니다.
Architecture 설계
On-Premise, Cloud, Hybrid 등
고객 환경에 최적화된
MLOps 아키텍처를 설계합니다.
MLOPS - Features
Vendor Lock in Free
고객 환경에 맞춰 유연하게 구축이 가능하며, 특정 클라우드 및 SaaS 툴에 종속 되지 않습니다.
Monitoring
서비스 상태, 모델 성능, 데이터 드리프트를 실시간으로 모니터링할 수 있는 대시보드를 제공합니다.
Cost Efficient Architecture
GPU 자원 최적화 및 스케일링 정책을 통해 불필요한 리소스 낭비를 줄이고 비용을 절감합니다.
Automation
데이터 수집부터 모델 배포까지 전 과정을 자동화하여 운영 효율성을 극대화합니다.
MLOPS - Key Functions
실험 관리
모델 실험 추적 및
버전 관리
모델 서빙
모델 배포 및
API 서비스 제공
데이터 관리
Feature Store 및
데이터 버전 관리
모니터링
성능 모니터링 및
Drift 감지
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