ML 모델을 프로덕션 환경에 배포하기 전에 모델 레지스트리(Model Registry)를 사용하는 주요 목적은 무엇이며, 모델 레지스트리가 제공하는 핵심 기능들을 구체적으로 설명해 주세요.

모델 레지스트리는 ML 모델을 프로덕션에 배포하기 전에 모델의 생명주기를 효율적으로 관리하기 위한 핵심 요소입니다. 주요 목적은 다음과 같습니다.

첫째, 모델 버전 관리입니다. 다양한 실험과 개선을 거친 모델들을 체계적으로 관리하고, 필요에 따라 특정 버전을 쉽게 불러와 사용할 수 있도록 합니다.

둘째, 모델 메타데이터 관리입니다. 모델의 성능 지표, 학습에 사용된 데이터, 파라미터 등 중요한 정보를 함께 저장하여 모델의 이력을 추적하고 문제 발생 시 디버깅을 용이하게 합니다.

셋째, 모델 lineage 추적입니다. 모델이 어떤 데이터와 코드를 통해 만들어졌는지 추적하여 재현성을 확보하고, 데이터 드리프트나 모델 성능 저하의 원인을 파악하는 데 도움을 줍니다.

넷째, 모델 접근 제어 및 배포 환경 관리입니다. 권한 있는 사용자만 모델에 접근하고 변경할 수 있도록 보안을 강화하고, 개발, 스테이징, 프로덕션 등 다양한 환경에 모델을 안전하게 배포할 수 있도록 지원합니다. 이러한 기능들을 통해 모델 레지스트리는 모델 배포의 안정성과 효율성을 높여줍니다.