MLOps Academy · 강의

최고의 모델을 Production으로 승격하기

우승 모델을 선택해 서비스 단계로 올리세요.

최고의 모델을 Production으로 승격하기은(는) CoddyKit의 무료 MLOps Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 2번째 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.

Pick a Winner

You now have several registered versions. Promotion is choosing which one your service should actually use, then marking it as Production. 🏆

List the Versions

Use the MlflowClient to fetch every version of a model so you can compare them before choosing.

from mlflow import MlflowClient

client = MlflowClient()
versions = client.search_model_versions("name='churn-classifier'")

Compare by Metric

Each version links back to its run, so you can read that run's accuracy and pick the highest scorer programmatically.

for v in versions:
    run = client.get_run(v.run_id)
    print(v.version, run.data.metrics["accuracy"])

Aliases Over Stages

Newer MLflow uses named aliases like champion instead of fixed stages. An alias is a movable pointer to one chosen version.

Set the Champion Alias

Point the champion alias at your best version. Your serving code can then always ask for champion and get the current pick.

client.set_registered_model_alias(
    name="churn-classifier",
    alias="champion",
    version="3",
)

Stages Still Work

On older setups you transition a version to the Production stage instead. The idea is the same: mark which one is live.

client.transition_model_version_stage(
    name="churn-classifier",
    version=3,
    stage="Production",
)

Archive the Old One

When you promote a new version, move the previous live one aside. With stages that means Archived; with aliases you simply reassign the pointer.

Tag the Decision

Add a tag recording why this version won. Future teammates will thank you for the breadcrumb when they audit the choice.

client.set_model_version_tag(
    "churn-classifier", "3",
    "approved_by", "data-team",
)

Promotion Is Reversible

Because old versions are kept, you can re-point champion back to a previous version instantly if the new one misbehaves. 🔁

Quick Check

What is the main advantage of a model alias like champion?

Serving Stays Decoupled

The big win: your API never names version 3. It asks for the champion, so promotion is a registry change, not a code deploy.

Promote With Confidence

Compare, then promote only what beats the current pick. Tying promotion to metrics keeps weak models out of production.

Recap: Choosing the Live Model

You listed versions, compared metrics, set the champion alias, tagged the reason, and kept the choice reversible. That is safe promotion. ✅

자주 묻는 질문

“최고의 모델을 Production으로 승격하기” 강의는 무료인가요?

네 — “최고의 모델을 Production으로 승격하기” 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.

“최고의 모델을 Production으로 승격하기”에서 뭘 배우나요?

우승 모델을 선택해 서비스 단계로 올리세요. 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 2번째 강의입니다.

“최고의 모델을 Production으로 승격하기” 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.

이 강의의 모든 강의

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