4장에서 실험과 모델은 MLflow로, 피처는 Feast로 관리하게 됐다. 하지만 둘을 이어 붙이는 일은 여전히 사람 몫이다. 5장에서는 이 연결을 Kubeflow Pipelines(KFP)로 자동화해, 데이터를 읽는 단계부터 추론 결과를 저장하는 단계까지 한 번에 도는 배치 추론 파이프라인을 만든다.

예제 코드는 practical-mlops/chapter-5에 있다.