MLOps Academy · 강의

승자 승격 또는 롤백하기

더 나은 모델을 배포하거나 깔끔하게 되돌리세요.

승자 승격 또는 롤백하기은(는) CoddyKit의 무료 MLOps Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 MLOps Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. MLOps Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

이 강의의 일부는 아직 번역되지 않았으며 영어로 표시됩니다.

The Test Is Over

Your A/B test has run its full window and the numbers are in. Now comes the decision: promote the challenger or roll it back to the champion. 🚦

Decide Against Your Plan

Pull up the success criteria you wrote before the test. The challenger wins only if it beats the threshold on the primary metric and breaks no guardrail.

Promotion Means Production

To promote a model is to make it the new champion. With a registry, that often means moving the winning version into the Production stage.

Promote via the Registry

MLflow lets you flip the winning version to Production in one call, so your serving layer picks it up.

from mlflow import MlflowClient

client = MlflowClient()
client.transition_model_version_stage("fraud", version=7, stage="Production")

Ramp, Do Not Slam

Even a clear winner deserves a careful rollout. Raise its traffic from ten percent toward one hundred gradually while you watch the live metrics.

When to Roll Back

Roll back if the challenger loses, ties, or trips a guardrail like a latency spike. A tie is not a win, so the safe default is to keep the champion.

Rollback Must Be Instant

A clean rollback is just pointing traffic back at the old version. Because the champion is still registered, recovery should take seconds, not a rebuild. ⏪

Keep the Old Champion

Never delete the previous champion the moment you promote. Move it to the Archived stage instead, so a fast revert is always one step away.

Watch After You Ship

Promotion is not the finish line. Keep monitoring the new champion, since live behavior at full traffic can still surprise you after the test ends.

Record the Decision

Log who decided, the metrics, and the verdict. This audit trail lets you explain later exactly why this model went live or got reverted.

A Losing Test Still Wins

Rolling back is not failure. You protected users from a worse model and learned something real, which is exactly what the experiment was for. ✅

Quick Check

Let us decide what to do after the results land.

Recap

Decide against your written plan: promote a clear, guardrail-safe winner via the registry, ramp gradually, and keep the old champion for an instant rollback. 🎯

자주 묻는 질문

“승자 승격 또는 롤백하기” 강의는 무료인가요?

네 — “승자 승격 또는 롤백하기” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 MLOps Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. MLOps Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“승자 승격 또는 롤백하기”에서 뭘 배우나요?

더 나은 모델을 배포하거나 깔끔하게 되돌리세요. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 MLOps Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

MLOps Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 MLOps Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다.

“승자 승격 또는 롤백하기” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

이 MLOps Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 MLOps Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

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