## 📝 기능 설명 모델 서빙 중 예측 분포 변화(드리프트)를 Prometheus로 감지하고, 성능 저하 시 자동으로 재학습 → EC2 MLflow 등록까지 이어지는 파이프라인 구축 ## 🛠️ 작업 상세 내용 - [x] model-api /metrics 엔드포인트에 수집 메트릭 추가 - 입력 피쳐 평균값 - 응답 지연 시간 - [x] Prometheus AlertRule 설정 (성능 저하 임계값 정의) - [x] Alertmanager → GitHub Actions 연결 브릿지 파드 구현 - Alertmanager webhook 수신 - GitHub API repository_dispatch 호출 - [x] GitHub Actions 자동 재학습 워크플로우 작성 - repository_dispatch 이벤트 트리거 - train.py 실행 → EC2 MLflow에 새 버전 등록 - [ ] 전체 파이프라인 정상작동 테스트 ## 🔗 고려 사항 (선택)
📝 기능 설명
모델 서빙 중 예측 분포 변화(드리프트)를 Prometheus로 감지하고, 성능 저하 시 자동으로 재학습
→ EC2 MLflow 등록까지 이어지는 파이프라인 구축
🛠️ 작업 상세 내용
🔗 고려 사항 (선택)