CI/CD for ML
ML CI/CD
CI/CD for ML(ML CI/CD)은 MLOps/LLMOps에서 중요한 개념입니다. 데이터·실험·모델·프롬프트·평가·배포·모니터링을 버전과 증거가 남는 반복 가능한 운영 흐름 안에서 이 개념이 시스템의 어느 지점에 위치하고 어떤 지표·통제·운영 결과에 영향을 주는지 연결해 이해합니다.
WHY SHOULD I KNOW THIS?
왜 알아야 하나?
ML CI/CD을 용어로만 외우면 실제 시스템의 병목이나 위험을 설명하기 어렵습니다. 재현성, 안전한 배포, 관측 가능성 관점에서 입력 → 처리 → 관측 결과를 추적할 수 있어야 설계와 장애 분석에 활용할 수 있습니다.
WHERE IS IT USED?
어디에 사용되나?
AI 운영 자동화Production AIArchitecture DesignTroubleshooting
24.08 CONCEPT VIEW
CI/CD for ML
이 Topic은 이후 실제 계산/시각화 학습 시뮬레이션으로 확장됩니다.
STABLE v12
CANDIDATE v13
DATA DRIFT 18%within monitoring threshold
MLOPS RELEASE CONTROL
현재 단계: DATA
버전·평가·배포·모니터링이 끊긴 작업이 아니라 하나의 피드백 루프라는 점을 보여주는 교육용 시뮬레이터입니다.
버전·평가·배포·모니터링이 끊긴 작업이 아니라 하나의 피드백 루프라는 점을 보여주는 교육용 시뮬레이터입니다.
INTERACTIVE CONCEPT LABMLOPS / LLMOPS LOOP
CURRENT STAGE1 / 6 · Data
CI/CD for ML
노드를 클릭하거나 PLAY FLOW를 눌러 정보가 어떻게 이동하는지 단계별로 확인하세요. 슬라이더는 시각적 영향도를 조절합니다.
이 Topic에서 알아야 할 핵심
✓CI/CD for ML
✓ML CI/CD
✓입력 → 처리 → 결과
✓Trade-off / Failure Mode
✓관측·검증 포인트
이해 확인 질문
Q1CI/CD for ML은 전체 MLOps/LLMOps 흐름의 어디에 위치하는가?
Q2ML CI/CD을 변경하거나 실패했을 때 가장 먼저 달라지는 지표·위험은 무엇인가?
Q3운영 환경에서 ML CI/CD을 검증하려면 무엇을 관측해야 하는가?
CATEGORY
MLOPS & LLMOPS데이터·모델·프롬프트·평가를 반복 가능하게 운영하는 생명주기를 학습합니다.
CURRENT PATH
24.08 CI/CD for ML이 Topic의 위치와 앞뒤 순서를 항상 Curriculum 기준으로 유지합니다.