Day 2 - MLOps: SageMaker Pipelines, Model Registry, CI/CD

📌 핵심 정리

• 드리프트를 탐지해도 재학습이 수동이면 운영이 무너진다. MLOps는 처리→학습→평가→등록→배포를 코드로 정의해 반복 가능·추적 가능하게 만드는 일이다.
• SageMaker Pipelines는 Step들을 DAG로 엮는다. 각 Step은 Processing·Training·Tuning·Condition·RegisterModel·Transform 등으로 구성된다.
• ConditionStep이 품질 게이트다. "평가 AUC가 임계값 미만이면 등록하지 않는다"로 나쁜 모델의 자동 승격을 막는다.
• Model Registry는 버전·승인 상태·계보를 관리한다. 등록 시 PendingManualApproval, 승인해야 Approved가 되어 배포 자동화가 이어진다.
• SageMaker Projects는 ModelBuild/ModelDeploy 2개 리포와 CodePipeline CI/CD를 자동 프로비저닝하고, 배포는 Blue/Green·Canary·Linear·Shadow로 안전하게 굴린다.

MLOps가 푸는 3가지 문제

노트북에서 모델 한 번 돌리고 콘솔에서 손으로 배포하는 방식은 재현도, 추적도, 협업도 안 된다.