Google Cloud에서 머신러닝 모델을 학습, 조정, 배포할 수 있습니다. 모델을 배포할 때 다음 주요 사항에 유의하세요.
- 프로덕션 데이터가 학습 및 평가 데이터와 동일한 분포를 따르는지 확인합니다.
- 더 많은 학습 데이터를 수집하여 정기적으로 재평가합니다.
- 데이터 분포가 변경되면 모델을 다시 학습시키세요.
6단계: 모델 배포
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최종 업데이트: 2025-07-27(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 2025-07-27(UTC)"],[[["\u003cp\u003eGoogle Cloud provides a platform for training, tuning, and deploying machine learning models.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eMaintaining data consistency between training, evaluation, and production is crucial for optimal model performance.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eContinuous model improvement involves regular data collection, reevaluation, and retraining to adapt to evolving data distributions.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Step 6: Deploy Your Model\n\nYou can train, tune, and deploy machine learning models on Google Cloud.\nPlease keep in mind the following key things when deploying your model:\n\n- Make sure your production data [follows the same distribution](https://developers.google.com/machine-learning/guides/rules-of-ml/?utm_source=DevSite&utm_campaign=Text-Class-Guide&utm_medium=referral&utm_content=rules-of-ml&utm_term=distribution#training-serving_skew) as your training and evaluation data.\n- Regularly re-evaluate by collecting more training data.\n- If your data distribution changes, retrain your model."]]