728x90 RealTimeInference1 [PYTHON] Feature Store 도입이 실시간 추론 시스템에 주는 5가지 이점과 Feast vs Hopsworks 차이 해결 방법 1. 현대 MLOps의 아킬레스건: 데이터 드리프트와 서빙 불일치머신러닝 모델을 로컬 환경이나 주피터 노트북에서 학습시키는 것은 상대적으로 간단합니다. 하지만 초당 수만 건의 요청이 발생하는 실실시간 추론(Real-time Inference) 시스템으로 모델을 배포하는 순간, 엔지니어들은 거대한 벽에 부딪힙니다. 학습 때 사용했던 복잡한 SQL 쿼리나 전처리 로직을 서빙 시점의 짧은 지연 시간(Latency) 내에 어떻게 재현할 것인가 하는 문제입니다.이러한 Training-Serving Skew(학습-서빙 불일치) 문제를 근본적으로 해결하기 위해 등장한 것이 바로 Feature Store입니다. 본 가이드에서는 Feast와 Hopsworks를 중심으로 실시간 시스템에 특화된 피처 스토어 도입의 이점과 .. 2026. 4. 20. 이전 1 다음 728x90
