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[일시] 2025.07.07

[리뷰 논문] MLOps: A Review + MLOps, LLMOps, FMOps, and Beyond

[요약]
 이번 발표에서는 MLOps의 개념과 등장 배경, 그리고 LLMOps 및 FMOps와의 차이를 중심으로 정리했습니다. MLOps는 머신러닝 개발과 운영의 복잡성을 해결하기 위해 DevOps 원칙을 적용한 개념으로, 데이터 수집부터 모델 배포, 모니터링까지 전체 파이프라인을 자동화하는 것이 핵심입니다. 특히 LLMOps는 환각, 프롬프트 설계 등 대규모 언어모델 운영에 특화되어 있으며, FMOps는 하나의 파운데이션 모델을 다양한 작업에 재사용하기 위한 인프라와 비용 관리에 초점을 둡니다. 발표에서는 주요 MLOps 도구들을 자동화 수준, 버전 관리, 협업 기능 등 다양한 기준으로 비교했고, 완전한 자동화에는 아직 한계가 있으므로 인간 개입 없이 재현 가능한 시스템과 도메인 특화 플랫폼의 필요성이 향후 과제로 제시되었습니다.

발표를 준비하며 전반적인 개념을 정리할 수 있었던 점은 유익했지만, 전달 방식이나 사례 구성 등에서는 아쉬움이 많이 남았습니다. 다음에는 더 체계적으로 준비하고, 청중 입장에서 더 명확하고 풍부한 발표가 되도록 개선하겠습니다.

[녹화 영상 링크]
https://us06web.zoom.us/rec/share/wnIg9fQMtgnn6owSheFCajrJ21cAD46t4bKWZBJZ5tjdT2d2FJh8WQsAzc2ilEl2.-SoJ15hB1157C72Q