MLflow를 활용하여 머신러닝 모델 개발부터 배포까지의 MLOps 워크플로우를 효율적으로 구축하고 관리하는 방법을 상세히 분석합니다. 실험 추적, 모델 버전 관리, 재현성 확보 전략을 다룹니다.머신러닝 모델 개발은 단순한 코딩 작업을 넘어, 데이터 준비부터 모델 학습, 평가, 배포, 모니터링에 이르는 복잡하고 반복적인 프로세스를 포함한다. 이러한 과정에서 모델의 재현성, 실험의 추적 가능성, 모델 버전 관리, 그리고 효율적인 배포는 프로젝트 성공을 위한 핵심 요소로 부상하고 있다. 특히, 모델이 프로덕션 환경에서 안정적으로 운영되기 위해서는 개발과 운영의 긴밀한 협업을 가능하게 하는 MLOps(Machine Learning Operations) 철학의 도입이 필수적이다.하지만 많은 조직에서 머신러닝 모..