머신러닝 모델 서빙과 배포 차이 머신러닝 모델 서빙과 배포는 ML 모델을 사용 가능한 상태로 제공하고 클라이언트 애플리케이션에서 모델에 데이터를 전달할 수 있도록 하는 두 가지 다른 개념이다. 모델 서빙 (Model Serving) 모델 서빙은 학습된 머신러닝 모델을 실제 환경에서 예측 또는 추론을 수행할 수 있도록 제공하는 과정을 의미. 모델 서빙은 모델의 예측 또는 추론을 위한 API 또는 서비스로 모델을 노출. 모델 서빙은 클라이언트 애플리케이션이 모델에 데이터를 보내고 예측 결과를 받을 수 있도록 하는 중요한 단계. 모델 배포 (Model Deployment) 모델 배포는 학습된 모델을 프로덕션 환경 또는 클라우드 서버와 같은 운영 환경으로 이동하고, 모델을 서빙 가능한 상태로 구동하는 과정을 의..
