[작성자:] meet

ㅁ 실시간 로그 및 피드백 ㅇ 정의: 모델이 운영 환경에서 생성하는 예측 결과, 입력 데이터, 시스템 상태 등을 실시간으로 수집하고 분석하여 성능 저하나 이상 징후를 조기에 발견하는 방법. ㅇ 특징: – 로그 데이터와 메트릭을 실시간 스트리밍 형태로 수집 – 대시보드, 알림 시스템과 연계하여 즉각적인 대응 가능 – 데이터 드리프트, 개념 드리프트 감지에 활용 ㅇ 적합한

ㅁ 실시간 로그 및 피드백 ㅇ 정의: 모델이 운영 환경에서 생성하는 로그 데이터를 실시간으로 수집, 분석하여 성능 저하, 오류, 이상 징후를 즉시 파악하는 기법. ㅇ 특징: – 로그 수집, 파싱, 시각화를 위한 파이프라인 필요 – 대규모 데이터 스트림 처리 기술(Kafka, Flink 등)과 연계 – 실시간 알림 시스템과 통합 가능 ㅇ 적합한 경우: – 사용자 요청

ㅁ 실시간 로그 및 피드백 ㅇ 정의: – 시스템이 운영 중일 때 발생하는 로그 데이터와 사용자로부터의 피드백을 실시간으로 수집하여 모델 성능 및 서비스 품질을 모니터링하는 기법. ㅇ 특징: – 실시간 데이터 스트림 처리 필요. – 로그 데이터는 구조적/비구조적 형태 모두 포함. – 사용자 피드백은 명시적(평가, 설문) 또는 암묵적(행동 로그)으로 수집 가능. – 데이터 품질과 개인정보

ㅁ 웹 배포 및 서버리스 ㅇ 정의: 웹 환경 또는 서버리스 아키텍처에서 AI 모델을 실시간으로 호출하여 예측 결과를 제공하는 방식. 사용자가 요청을 보내면 즉시 모델이 추론을 수행하고 결과를 반환함. ㅇ 특징: – 실시간 응답이 가능하며, 주로 REST API, gRPC 등의 프로토콜을 통해 서비스됨. – 서버리스 환경에서는 요청이 있을 때만 자원이 할당되어 비용 효율적. – 지연(latency)

ㅁ 웹 배포 및 서버리스 ㅇ 정의: 대규모 데이터나 작업을 일정한 주기 또는 특정 시점에 모아서 한 번에 처리하는 방식의 배포 또는 실행 전략. ㅇ 특징: – 실시간성이 낮고, 대량의 데이터를 한꺼번에 처리 가능 – 주로 야간이나 비사용 시간대에 실행하여 시스템 부하를 줄임 – 스케줄러(Cron, Airflow 등)와 함께 사용되는 경우가 많음 ㅇ 적합한 경우: –

ㅁ 웹 배포 및 서버리스 ㅇ 정의: – 웹 애플리케이션이나 AI 모델을 HTTP 기반으로 외부에 제공하기 위해 사용하는 아키텍처 중 하나로, REST(Representational State Transfer) 원칙에 따라 설계된 API를 의미함. ㅇ 특징: – 클라이언트-서버 구조로 동작하며, 무상태(stateless) 특성을 가짐. – HTTP 메서드(GET, POST, PUT, DELETE 등)를 사용하여 자원(Resource)을 CRUD 방식으로 조작. – JSON, XML 등 다양한

ㅁ 웹 배포 및 서버리스 ㅇ 정의: 서버리스 모델 서빙은 애플리케이션이나 머신러닝 모델을 실행하기 위해 서버 인프라를 직접 관리하지 않고, 클라우드 제공자의 서버리스 컴퓨팅 서비스를 활용하여 요청 시 자동으로 실행되는 방식이다. ㅇ 특징: – 서버 관리 불필요: 인프라 프로비저닝, 확장, 패치 작업을 클라우드가 처리 – 이벤트 기반 실행: HTTP 요청, 메시지 큐, 스케줄러 등에 의해

ㅁ 웹 배포 및 서버리스 ㅇ 정의: 웹 UI(Web User Interface)는 사용자가 웹 브라우저를 통해 애플리케이션과 상호작용할 수 있도록 하는 시각적 인터페이스를 의미하며, HTML, CSS, JavaScript 등을 기반으로 구현된다. ㅇ 특징: – 플랫폼 독립적으로 동작하며, 브라우저만 있으면 접근 가능 – 서버와의 통신을 위해 REST API, GraphQL 등을 활용 – 반응형 디자인을 적용해 다양한 화면 크기

ㅁ 성능 분석 ㅇ 정의: AI 모델이 동작하는 과정에서 처리 속도나 자원 사용량을 저하시키는 원인을 찾아내고 개선하기 위한 분석 기법. ㅇ 특징: – CPU, GPU, 메모리, I/O, 네트워크 등 다양한 자원 사용 현황을 측정. – 모델 추론 단계별 처리 시간 분해. – 프로파일링 도구(TensorBoard, PyTorch Profiler 등) 사용. ㅇ 적합한 경우: – 모델 응답 시간이

ㅁ 성능 분석 ㅇ 정의: 모델의 예측 오류를 구성 요소별로 나누어 분석하는 기법으로, 전체 성능 저하 원인을 정량적으로 파악하기 위해 사용됨. ㅇ 특징: – 오류를 편향(Bias), 분산(Variance), 잡음(Noise) 등으로 분해하여 원인 진단 가능 – 데이터 품질, 모델 복잡도, 학습 데이터 양 등과의 관계를 분석할 수 있음 – 학습/검증/테스트 데이터셋에서의 성능 차이를 비교하여 문제 지점을 특정