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버즈빌의 ML 플랫폼 Buzzflow (1) - 모델을 개발하고 관리하기

문제MLFlow와 Sagemaker를 혼용하고 파이프라인 작성 방식이 통일되지 않아 권한 관리와 재현성이 부재했다.
접근YAML 기반 파이프라인 명세와 OmegaConf로 변수 보간을 구현하고, Sagemaker SDK에 추상화 래퍼를 씌워 도구 전환 시 최소 수정으로 대응했다. Prometheus와 cAdvisor로 로컬 디버깅 모니터링을 구성했다.
결과모든 ML 개발자가 일관된 파이프라인을 작성하게 됐고, 프로덕션은 PR 승인 후 자동화 배포로 권한이 분리됐다.
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