메타데이터 스토어를 활용한 모델 재학습

이전 학습에서, 메타데이터 스토어가 MLOps 파이프라인의 완전 자동화를 가능하게 하는 핵심 역할을 한다는 점을 배웠어요. 메타데이터 스토어는 예측 서비스의 기능을 자동으로 모니터링하고, 시간이 지나며 성능이 저하되는지를 파악하는 데 도움이 되는 평가 지표를 로깅해요. 또한 트리거 기반 재학습과, 드리프트를 반영하기 위해 모델을 업데이트하는 것의 중요성도 학습했죠.

이번 연습 문제에서는 메타데이터 스토어와 트리거 기반 재학습을 활용해 모델을 자동으로 업데이트하고 최적의 성능을 유지하는 과정을, 일련의 단계를 올바른 순서로 배열하며 적용해 보세요.