MLOps & LLMOps

MLOps와 LLMOps를 도구 기초 가이드, 실습, 가상 서비스 Bookway 기준의 운영 설계로 나누어 정리

이 섹션은 도구 기초, 실습, 운영 설계로 나뉜다. 모델 학습, 서빙을 다루는 MLOps와 검색, 생성, 도구 실행을 다루는 LLMOps를 연결한다.

하위 섹션	담은 내용	시작하기 좋은 글
MLOps	가상 서점 Bookway의 추천 모델 기준 운영 설계, 도구별 역할	MLOps 전체 흐름
MLOps > 도구 기초 가이드	MLflow, Feast, Kubeflow Pipelines, BentoML의 설치부터 중간 수준 활용	MLflow 기초
MLOps > 실습	MLflow와 Azure ML 01~~06, ML 플랫폼 통합 실습 00~~10	실습 목차
LLMOps	Bookway 안내 도우미 기준 RAG, 평가, 관측, 가드레일, 출시	LLMOps 전체 흐름

    flowchart TD
    accTitle: MLOps & LLMOps 섹션 구성
    accDescr: 상위 섹션 아래 MLOps와 LLMOps가 있다. MLOps에는 도구 기초, 실습, Bookway 설계 가이드, LLMOps에는 Bookway 안내 도우미 도구 가이드가 있다.
    R["MLOps & LLMOps"] --> M["MLOps"]
    R --> L["LLMOps"]
    M --> MB["도구 기초 가이드<br/>MLflow, Feast, KFP, BentoML"]
    M --> ML["실습<br/>MLflow와 Azure ML, ML 플랫폼 통합"]
    M --> MD["Bookway 추천 설계 가이드<br/>데이터 버전부터 모니터링까지"]
    L --> LD["Bookway 안내 도우미 가이드<br/>검색, 평가, 관측, 가드레일, 출시"]

도구 기초, 실습, 요구사항별 설계 순으로 읽을 수 있다. 책 독서노트는 Machine Learning Platform Engineering과 AI Agents and Applications에 있다.

MLOps : 가상 서점 Bookway의 추천 모델로 연결한 데이터, 학습, 피처, 평가, 배포와 관측
LLMOps : Bookway 안내 도우미의 문서 준비, 검색, 생성, 도구 실행, 평가, 배포와 운영

마지막 수정 일자 2026-10-28