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10_Wiki/Topics_GD/Model-Deployment-Patterns.md

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 last_reinforced: 2026-04-26
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     - **Canary Deployment:** 소수의 사용자(예: 5%)에게 먼저 신규 모델을 노출하여 지표 확인 후 점진적 확대.
     - **Blue-Green Deployment:** 구버전(Blue)과 신버전(Green) 환경을 동시에 띄워두고 로드 밸런서를 통해 한 번에 스위칭.
     - **Shadow Deployment:** 신규 모델이 실제 트래픽을 받지만 응답은 반환하지 않고, 로그만 남겨 성능을 비교 검증.
-    - **A/B [[Testing]]:** 두 모델의 성능을 통계적으로 비교하여 비즈니스 지표에 더 유리한 모델 선택.
+    - **A/B [[Testing|Testing]]:** 두 모델의 성능을 통계적으로 비교하여 비즈니스 지표에 더 유리한 모델 선택.
 - **의의:** 빈번한 모델 업데이트가 필요한 현대 AI 서비스에서 시스템 안정성을 해치지 않고 지속적인 개선(CI/CD)을 가능케 함.
 
 ## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
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 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 핵심 추론 모델 업데이트 시, Shadow Deployment 패턴을 통해 기존 응답과의 일관성을 48시간 이상 검증하는 것을 표준 절차로 삼음.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Microservices-Architecture]], [[Load-Balancing-Strategies]], [[Model-Drift-and-Monitoring]], [[High-Availability-Systems]]
+- [[Microservices-Architecture|Microservices-Architecture]], [[Load-Balancing-Strategies|Load-Balancing-Strategies]], [[Model-Drift-and-Monitoring|Model-Drift-and-Monitoring]], [[High-Availability-Systems|High-Availability-Systems]]
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Model-Deployment-Patterns.md