728x90 TRAINING-SERVING-SKEW1 [PYTHON] Training-Serving Skew 해결을 위한 3가지 전략과 데이터 불일치 방지 방법 머신러닝 모델을 배포한 후, 오프라인 테스트에서는 성능이 훌륭했음에도 실제 운영 환경에서 성능이 급격히 저하되는 현상을 겪어보셨나요? 이것이 바로 Training-Serving Skew(학습-서빙 불일치)입니다. 본 가이드에서는 Python 기반 MLOps 환경에서 이러한 병목 현상을 진단하고 해결하는 전문적인 기술적 접근법을 심층적으로 다룹니다.1. Training-Serving Skew의 정의와 발생 원인Training-Serving Skew는 모델 학습 시 사용된 데이터의 특성, 전처리 로직, 혹은 환경이 운영 환경(Inference)에서의 그것과 차이가 날 때 발생합니다. 이는 단순한 모델의 노화(Model Drift)와는 구별되는 개념으로, 주로 시스템 설계의 미비함에서 비롯됩니다.주요 원인은 .. 2026. 4. 16. 이전 1 다음 728x90
