MLOps, 모두 다 사용할 필요가 있을까?많은 조직들이 머신러닝 모델 운영을 위해 MLOps를 도입하고 있지만, 모든 기능을 완벽히 활용하는 회사는 극히 드물다. 이유는 다양하다. 비용적인 문제나 실제로 모든 기능을 사용할 필요가 없기 때문이다. 따라서 대부분의 조직은 자사의 필요와 자원에 따라 점진적으로 MLOps를 도입하며, 이는 크게 세 가지 수준으로 나눌 수 있다.MLOps 구현의 단계별 구분1단계: 기초적이고 수동적인 수준이 단계는 대부분 MLOps를 사용하지 않거나 매우 기본적인 수준에서만 활용하는 조직들이다. 모델의 학습과 배포를 주로 수동으로 진행하며, 모델의 성능 모니터링도 제한적으로만 이루어진다. 주로 규모가 작거나 자원이 한정된 조직이 이 단계에 머물며, 모델 개발과 운영의 효율성이..