728x90 GPU Metrics1 [PYTHON] Prometheus와 Grafana를 활용한 2가지 모델 지표 시각화 방법 및 해결 전략 1. MLOps 관측성(Observability)의 중요성과 기술 스택머신러닝 모델을 프로덕션 환경에 배포한 후, 모델이 정상적으로 동작하는지 확인하는 것은 단순히 에러 로그를 확인하는 것 이상의 의미를 갖습니다. 고가의 GPU 자원을 얼마나 효율적으로 사용하는지(하드웨어 점유율), 그리고 실제 비즈니스 요청에 대해 얼마나 정확하고 빠르게 응답하는지(추론 성공률 및 지연 시간)를 실시간으로 모니터링해야 합니다. 본 가이드에서는 파이썬(Python) 기반의 애플리케이션에서 Prometheus 포맷으로 메트릭을 노출하고, 이를 Grafana 대시보드로 시각화하여 운영 안정성을 확보하는 구체적인 방법을 다룹니다.2. Prometheus와 Grafana 연동 구조 및 주요 지표 차이모니터링 시스템을 구축하기 전.. 2026. 4. 29. 이전 1 다음 728x90
