다음 중 MLOps(Machine Learning Operations) 내에서 IaC(Infrastructure as Code)를 사용하는 것의 이점은 무엇입니까?

IaC(Infrastructure as Code)는 클라우드 환경에서 확장 가능하고 일관된 ML 워크로드 배포를 간소화합니다. IaC를 사용하면 인프라를 코드로 정의하고 관리하여, 수동 구성 오류를 줄이고 환경 간 일관성을 보장하며, 필요에 따라 ML 리소스를 쉽게 확장하거나 축소할 수 있습니다. 이는 MLOps의 핵심 목표 중 하나인 자동화되고 반복 가능한 배포를 가능하게 합니다. IaC가 하이퍼파라미터 튜닝의 필요성을 없애는 것은 아니며, IaC는 컴퓨팅 인스턴스 유형을 항상 강력하게만 프로비저닝하지 않고, 비용 효율성을 고려하여 적절한 인스턴스를 선택할 수 있도록 합니다. 또한, IaC는 저렴한 인스턴스만 배포하는 것이 아니라, 정의된 요구 사항에 따라 다양한 인스턴스를 배포할 수 있습니다.