Pandas 데이터 품질 확인
기준 데이터의 컬럼 구조, 결측, 범위 조건, 라벨 분포를 확인하고 평가 가능 여부를 판단합니다.
JupyterLite 브라우저 실습 목차
설치 없이 실행하는 notebook과 prepared evidence를 모았습니다. 이 경로는 전체 데이터와 서버 런타임을 다시 만드는 환경이 아니라, 수강생이 핵심 출력과 QA 판단 문장을 빠르게 확인하는 브라우저 실습 환경입니다.
모델 평가
Precision, Recall, threshold, Confusion Matrix, FP/FN을 같은 평가 조건에서 해석합니다.
데이터 조건과 지표 변화
품질 저하 데이터셋과 prepared model metric artifact를 연결해 원인 후보를 좁힙니다.
Argo CD/KServe 배포 증거 확인
MLflow candidate, Argo CD Application, KServe InferenceService, endpoint contract를 확인합니다.
Structured log와 metric 확인
JSONL 로그, Prometheus text, dashboard JSON을 읽어 운영 품질 신호를 판단합니다.
Drift와 배포 판단 판단
입력 분포, score/prediction 분포, issue trace, owner, next action을 최종 보류 판단으로 정리합니다.