피처 서빙
피처 서빙은 등록된 피처를 모델 추론 시점에 실시간으로 조회하여 제공하는 기능입니다. 모델 배포와 연계되어 동작하며, 배포 관리는 ML 허브 → 배포 & 서빙 (/ml-hub/serving) 에서 수행합니다.
Offline 기본값
현재 모든 피처는 기본적으로 Offline 모드(online_enabled: false)로 등록됩니다. Online 서빙(실시간 materialize/toggle)은 로드맵 항목입니다.
서빙 아키텍처
추론 요청 → Serving API (KServe) → Feature Store (피처 조회) → 피처 값 반환
→ 모델 추론 → 결과 반환
데이터 & 피처 페이지의 배포 요약 카드
/ml-hub/features 의 배포 요약 카드는 현재 워크스페이스의 모델 배포 건수를 읽기 전용으로 표시합니다. 인라인 배포 버튼(Deploy Model, 카나리 조정)은 이 페이지에 없습니다. 배포 생성 및 카나리 설정은 아래 배포 & 서빙 페이지에서 수행합니다.
배포 관리 (/ml-hub/serving)
KServe 기반 모델 배포 전체 라이프사이클을 관리합니다.
- 배포 생성 / 삭제
- 카나리 설정 및 트래픽 가중치 조정
- /predict 테스트 — 배포 상세 시트의 피처 폼(학습 스키마 기반 피처명 자동 채움)으로 KServe v2 본문이 자동 구성되며, 예측값 요약으로 결과를 확인합니다. JSON 본문 직접 작성은 고급 (raw JSON) 토글로 전환할 때만 필요합니다.
- 서빙 메트릭 확인
- 드리프트 모니터링 연동
권한에 따른 동작
카나리 조정 등 배포 변경은 관리자 전용입니다 — 비관리자에게는 슬라이더/저장이 비활성화되고 "관리자만 변경 가능합니다." 안내가 표시됩니다. 모델 호출 권한(ModelGrant.invoke)이 없는 사용자는 모델 설명 페이지에서 해당 배포가 권한 없음 배지와 함께 비활성으로 표시됩니다.
API 엔드포인트
| Method | Path | Description |
|---|---|---|
| POST | /api/v1/serving/deployments | 서빙 배포 생성 |
| GET | /api/v1/serving/deployments | 배포 목록 조회 |
| GET | /api/v1/serving/deployments/{name} | 배포 상세 조회 |
| DELETE | /api/v1/serving/deployments/{name} | 배포 삭제 |
| POST | /api/v1/serving/deployments/{name}/canary | 카나리 설정 |
| GET | /api/v1/serving/deployments/{name}/metrics | 메트릭 조회 |