문서 링크: https://mlops-for-all.github.io/docs/introduction/levels/
안녕하세요, 먼저 MLOps 입문자를 위해 해당 문서를 만들어주셔서 감사합니다.
다름이 아니고 Levels of MLOps 문서쪽을 읽다가 이상한점이 발견되어 문의드립니다.
현재 해당 문서의 Google MLOps level2 아키텍쳐 그림을 봤을 때
5번, 모델 서빙 Prediction server의 CD가 2단계에 그려져 있습니다.
하지만 실제 구글의 공식 문서를 봤을 때 해당 Model Serving에 대한 CD는 MLOps level 1에서 이뤄지고 있고 이가 혼동을 발생시킬 것 같아 이슈를 남깁니다.
구글 공식 문서 자료(원본)
모델의 지속적 배포: 프로덕션 단계의 ML 파이프라인은 새 데이터로 학습된 새 모델에 예측 서비스를 지속적으로 배포합니다. 학습 및 검증된 모델을 온라인 예측용 예측 서비스로 제공하는 모델 배포 단계가 자동화됩니다.
https://cloud.google.com/architecture/mlops-continuous-delivery-and-automation-pipelines-in-machine-learning?hl=ko#mlops_level_1_ml_pipeline_automation
혹시 이에 대해 제가 PR을 만들어 수정해도 괜찮을까요?
문서 링크: https://mlops-for-all.github.io/docs/introduction/levels/
안녕하세요, 먼저 MLOps 입문자를 위해 해당 문서를 만들어주셔서 감사합니다.
다름이 아니고 Levels of MLOps 문서쪽을 읽다가 이상한점이 발견되어 문의드립니다.
현재 해당 문서의 Google MLOps level2 아키텍쳐 그림을 봤을 때
5번, 모델 서빙 Prediction server의 CD가 2단계에 그려져 있습니다.
하지만 실제 구글의 공식 문서를 봤을 때 해당 Model Serving에 대한 CD는 MLOps level 1에서 이뤄지고 있고 이가 혼동을 발생시킬 것 같아 이슈를 남깁니다.
구글 공식 문서 자료(원본)
혹시 이에 대해 제가 PR을 만들어 수정해도 괜찮을까요?