728x90 Model Monitoring2 [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. [PYTHON] 모델 유효 기간 해결 : 성능 저하 3가지 판단 기준과 자동 재학습 결정 방법 머신러닝 모델은 배포되는 순간부터 '낡기' 시작합니다. 학습 데이터는 과거의 기록일 뿐이며, 현실 세계의 데이터 분포는 끊임없이 변화하기 때문입니다. 이를 Model Decay(모델 부패)라고 합니다. 2026년 현재, MLOps의 핵심은 단순히 모델을 만드는 것이 아니라, "언제 이 모델의 유효 기간이 끝났는가?"를 과학적으로 판단하고 재학습(Retraining) 주기를 자동화하는 데 있습니다.본 포스팅에서는 Python 환경에서 모델의 성능 저하를 감지하는 정교한 지표들과, 실무 엔지니어가 즉시 도입할 수 있는 재학습 트리거 전략 7가지를 상세히 다룹니다.1. 모델 성능 저하의 핵심 원인: Data Drift vs Concept Drift 차이 비교재학습 주기를 결정하기 전, 왜 모델 성능이 떨어지는.. 2026. 4. 23. 이전 1 다음 728x90
