95% vs 5% ML 시스템 전체 코드 중 인프라 및 데이터 파이프라인이 차지하는 비중
Tech & MLOps •
[MLOps] 랩실에서 99%였던 모델이 프로덕션에서 무너지는 이유: 데이터 드리프트와 서빙 스큐
오프라인 테스트셋에서는 경이로운 정확도를 보였던 모델이 실제 고객 서비스 환경에 배포되자마자 붕괴하는 기술적 메커니즘과 지속적 모니터링 아키텍처를 해부합니다.
Research Fellow: MLOps Lab Tech & MLOps
엔지니어링 & MLOps
데이터 드리프트, 서빙 스큐, 파이프라인 부채 등 기술적 좌초 원인 역공학
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Research Fellow: MLOps Lab 95% vs 5% Ratio of infrastructure and pipeline code versus actual ML algorithmic code in enterprise systems
Tech & MLOps •
[MLOps Architecture] Why 99% Benchmark Models Collapse in Production: Data Drift & Serving Skew
Dissecting the exact technical mechanisms behind silent model failure in high-throughput enterprise serving, and architecting resilient real-time drift mitigation pipelines.
Research Fellow: MLOps Lab