모델을 연구 단계에서 안정적인 프로덕션으로 옮기려면 실험 추적, 데이터 버전 관리, 배포 오케스트레이션을 위한 도구가 필요합니다. Weights & Biases는 ML 실험을 추적하고 실행 결과를 비교하는 데 가장 널리 쓰이는 플랫폼입니다. Databricks는 데이터 엔지니어링과 모델 학습을 통합하며, LangChain과 Arthur AI는 프롬프트 버전 관리, 출력 모니터링, 회귀 테스트를 처리하여 MLOps 관행을 LLM 기반 애플리케이션으로 확장합니다.
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