A. 옵션 A

B. 옵션 B

C. 옵션 C

D. 옵션 D

E. 옵션 E

A. 옵션 A

B. 옵션 B

C. 옵션 C

D. 옵션 D

E. 옵션 E

A. 모델 레지스트리는 모델을 학습하는 데 사용된 정확한 SQL 쿼리를 자동으로 추적하여 학습 프로세스를 완벽하게 재현할 수 있도록 합니다.

B. 모델 레지스트리는 모델을 등록, 버전 관리, 관리할 수 있는 중앙 저장소를 제공하여 데이터 과학 팀 전체에서 더 나은 협업과 거버넌스를 가능하게 합니다.

C. 사용자 정의 태그와 메타데이터를 각 모델 버전과 연결하여 모델 개발 및 배포에 대한 자세한 문서화와 추적이 가능합니다.

D. Snowflake의 RBAC(역할 기반 액세스 제어)와 통합하면 모델 버전을 누가 등록, 업데이트, 배포할 수 있는지에 대한 세부적인 제어가 가능합니다.

E. 모델 레지스트리는 예약된 데이터 업데이트에 따라 모델을 자동으로 재교육하여 수동 개입 없이도 모델이 항상 최신 상태를 유지하도록 보장합니다.

A. 

B. 

C. 
{<디>}:

D. 

A. 각 모델 버전을 별도의 Snowflake 테이블로 저장합니다. 이 테이블에는 직렬화된 모델 객체와 학습 날짜, 특성 세트, 성능 지표와 같은 메타데이터가 포함됩니다. 뷰를 사용하여 '활성' 버전을 가리킵니다.

B. Snowflake의 시간 여행 기능을 활용하여 Snowflake 단계에 저장된 모델 아티팩트의 이전 버전으로 되돌립니다.

C. Snowflake 저장 프로시저를 사용하여 모델 버전을 추적하고 기존 모델을 덮어쓰는 방식으로 최신 모델을 자동으로 배포하는 사용자 지정 버전 관리 시스템을 구현합니다. 이전 버전은 삭제됩니다.

D. 학습된 모델을 외부 클라우드 스토리지(예: AWS S3, Azure Blob Storage)에 직접 저장하고, 스토리지 계층에서 명시적 버전 관리를 활성화합니다. 또한, Snowflake 메타데이터(예: 테이블)를 업데이트하여 현재 모델 버전을 가리키도록 합니다. UDF를 사용하여 올바른 모델 버전을 로드합니다.

E. 현재 모델 버전만 유지합니다. 문제가 발생하면 새 모델을 다시 학습시켜 문제가 있는 모델을 대체하도록 다시 배포합니다.