[책] MLOps 실전 가이드: Practical MLOps(이장후, 이일섭, 서기원)

# (책) 읽게 된 이유

머신러닝을 공부하다보니 이를 관리하고 자동화하는 과정에 대한 의문이 생겼다. 과정에서 MLOps에 관심을 갖게 되었고, 관련 책을 찾아보니 'MLOps 실전 가이드'를 찾게되어 읽게 되었다.

# 목차

• Chapter 1 Mlops 세상으로 초대
• Chapter 2 Mlops를 시작하기 위한 기본 개념
• Chapter 3 컨테이너와 엣지 디바이스를 위한 Mlops
• Chapter 4 머신러닝 애플리케이션에 지속적 배포를 적용하기
• Chapter 5 Automl과 Kaizenml
• Chapter 6 모니터링과 로깅
• Chapter 7 Aws를 이용한 Mlops
• Chapter 8 애저 환경과 Mlops
• Chapter 9 구글 클라우드 플랫폼과 쿠버네티스
• Chapter 10 머신러닝 상호운용성
• Chapter 11 Mlops 명령줄 도구와 마이크로서비스 구축
• Chapter 12 Mlops 실사례 연구
• 기술 자격증
• Mlops를 위한 기술 포트폴리오 작성 Tip

# 내용

한줄 요약: 

DevOps로부터 발전한 MLOps에 대한 모든 실전 팁!

# 느낀 점

MLOps가 DevOps로부터 발전된 형태임을 다시 상기시켜주는 초장부터, MLOps의 다양한 실전 예제를 다루고 있는 중후반부까지 MLOps 개발자 뿐만 아니라 해당 기술에 대해 관심있는 사람이라면 꼭 한번 읽어봤으면 하는 서적이다.

특히 초반부에 DevOps를 강조하는 부분이 좋았는데, 책에 나온 말을 인용하자면...

"DevOps 기틀을 완성해야지만 그 다음 단계인 데이터 자동화를 구축할 수 있다. 데이터를 자동화 한 후에 플랫폼 자동화를 구축할 수 있고, 마지막에야 진정한 머신러닝 시스템 자동화를 구축할 수 있다. 실제로 MLOps의 완전체는 '잘 작동하는 머신러닝 시스템'이다"

공감되는 이야기 중 하나이며, 가장 간단한 시스템부터 차근차근 공부하고 익혀나가고 조금씩 복잡성을 더하며 확장한다면, 훌륭한 머신러닝 관리 프로세스를 개발할 수 있다고 생각된다.

# 참고

노아 기프트, 알프레도 데자. 『MLOps 실전 가이드: Practical MLOps』. 이장후, 이일섭, 서기원(역). 한빛미디어, 2023.07.

참고로, 이 책은 한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다.