데이터과학자가 개발한 ML 모델을 서비스에 빠르게 적용하기 위한 방법을 모색합니다. MLOps를 만들어 가기 위한 툴로 다양한 Open Source가 존재하지만, 각자의 회사에 알맞은 시스템 구성이 필요합니다. 본 세션에서는 MLOps에 대해 고민했던 내용에 대해 말씀드리고, 카카오뱅크만의 MLOps 시스템 구성부터 주요 콤포넌트 그리고 서비스 적용에 대한 경험을 공유합니다. #ML #mlops #아키텍처 #시스템구성 #MLPipeline #라이브러리 #MLModelServing 카카오뱅크 빅데이터분석팀 토비입니다.MLOps 프로젝트를 2년간 진행해 오면서, 다양한 경험을 할 수 있었습니다. 카카오뱅크만에 MLOps 문화를 만들기 위해 노력하고 있고요. ML모델을 서비스에 적용하기 위한 일련의 과정을 자동화하고 있습니다. 그동안 경험 했던, 카카오뱅크의 MLOps를 공유 드리려고 합니다. 많은 관심 부탁드립니다. 감사합니다. 발표자료 보기 👉https://speakerdeck.com/kakao/ifkakao22-10 if(kakao)2022에 대한 자세한 정보는 👉 https://if.kakao.com if(kakao)2022에 대한 문의는 👉 if@kakaocorp.com #카카오 #이프카카오 #개발자컨퍼런스 #기술 #개발 #ifkakao2022