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Tech & Product/AI, 더 쉽게  |  2024. 7. 10. 생성형 AI 도입에 맞는 MLOps? 더 세분화해서 GenAIOps! AI가 다양한 산업 분야에 큰 영향을 미치고 있는 가운데, AI 기술의 발전은 더욱 가속화되고 있습니다. 특히 생성형 AI는 놀라운 가능성을 보여주고 있는데요. 각 산업 분야에서 AI를 비즈니스 프로세스를 혁신하는 도구로 인지하면서 도입 규모와 방향 모두 다양합니다. 이제 우리는 새로 출시되는 제품들이 온디바이스AI일 것이라는 기대를 자연스럽게 하고 있지요.하지만, AI의 잠재력을 최대한 활용하려는 각 산업의 움직임에 적절한 방식이 적용되어 있을까요? AI 피드에서 자주 언급해 왔던 내용이지만, AI를 도입하는 과정에는 적절한 개발, 배포 및 운영 체계가 필요합니다. 그래서 DevOps의 개념을 AI에 적용해 나가, 이제는 'GenAIOps'라는 개념이 나오게 되었는데요. 이번 AI 피드에서는 이 ‘Ge..
Tech & Product/AI, 더 쉽게  |  2023. 9. 13. 빙글빙글 돕니다, MLOps Lifecycle 안녕하세요, 에디터 SA입니다. 처음 [AI, 더 쉽게]의 콘텐츠로 소개해 드렸던 내용, 혹시 기억나시나요? 🤓 MLOp와 MLOps Lifecycle를 톺아보았었는데요. 아무래도 첫 주제이고 간략하게 소개해 드리다 보니, MLOps Lifecycle에 대한 상세한 설명을 해드리지 못해, 아쉬움이 있었어요. 혹시 기억이 가물가물하시다면, 한 번 보고 오세요! 👉 머신러닝, MLOps와 MLOps Lifecycle 톺아보기 MLOps는 DevOps의 개념을 머신러닝에 도입한 방법론입니다. DevOps는 프로세스에 따라 개발, 운영하는 과정을 도식화하면, 원 또는 8자로 표현되는 사이클이 완성되는데요. MLOps도 DevOps의 개념을 도입하였으므로, 개발/학습/운영을 거듭하여 더 나은 머신러닝 아웃풋을 내..

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