MLOps 접근 방식은 AI 모델을 효과적으로 관리하기 위해 필수적이며, BentoML은 모델의 상용화에서 발생할 수 있는 배포 문제를 해결하는데 유용하게 사용된다. BentoML의 Swagger UI를 활용한 API 명세 관리는 엔드포인트, 요청 및 응답 구조, 배포 상태 등을 명확하게 문서화하여 모델 운영의 안정성을 높이고 디버깅과 유지보수를 용이하게 한다. 모델은 Kubeflow에서 자동화된 파이프라인을 통해 실행되며, 모델의 전체 워크플로우를 관리하고 머신러닝과 딥러닝 프레임워크와 통합을 지원하여 작업의 일관성을 보장한다. 연구 결과, 모든 평가 항목에서 BentoML의 성능이 더 우수한 것으로 나타났으며, 이는 모델 배포 및 관리를 위한 BentoML의 통합 기능이 유사한 사례에서 최적의 성능을 위해 추가 구성이 필요한 경우 FastAPI와 같은 프레임워크에 비해 우수한 선택임을 보여준다.