모델옵스(ModelOps)는 가트너의 정의에 따르면 기계 학습, 지식 그래프, 규칙, 최적화, 언어 및 에이전트 기반 모델이며 모델옵스는 모든 기업 AI 전략의 핵심이다. 모델을 프로덕션에 배치한 후 기술 및 비즈니스 KPI를 포함한 일련의 거버넌스 규칙에 따라 결과 애플리케이션을 평가하고 업데이트하는 등 기업 전체에서 프로덕션에 있는 모든 모델의 모델 수명주기를 조율한다. 이를 통해 비즈니스 도메인 전문가는 데이터 과학자와 독립적으로 프로덕션에서 AI 모델을 평가할 수 있다.[1]

모델옵스 사이클

포브스 기사에서는 모델옵스를 홍보했다. "기업이 진정한 엔터프라이즈 AI 조직이 되기 위해 AI 이니셔티브를 확장함에 따라, 완전히 운영화된 분석 기능을 갖추게 되면 모델옵스가 중심이 되어 데이터옵스데브옵스를 모두 연결하게 된다."고 기술했다.[2]

각주

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  1. Barot, Soyeb. “A Guidance Framework for Operationalizing Machine Learning”. 《Gartner》. 2020년 8월 6일에 확인함. [깨진 링크]
  2. Wu, Jun. “ModelOps Is The Key To Enterprise AI”. 《Forbes》. 2021년 2월 5일에 확인함.