이 기기를 통해 알 수 있는 내용
az ml batch-deployment create 명령어로 작동하던 @latest 자동 해결 기능이, Python SDK v2 의 PipelineComponentBatchDeployment 를 사용할 경우 2 회차 이후부터 작동하지 않는 이유
원인은 컴포넌트가 "익명"인지 "이름 지정"인지에 따른 내부 동작의 차이 (CLI 고유의 기능 차이는 아님)
SDK 에서 동일한 동작을 재현하는 3 가지 해결 방법과 각각의 트레이드오프

서론
Azure Machine Learning(이하 Azure ML) 에서 모델을 배치 추론하기 위해 파이프라인 컴포넌트를 배치 배포할 때, CLI 명령어인 az ml batch-deployment create 를 사용하여 @latest 태그를 통해 최신 이미지를 자동으로 해결하는 기능이 잘 작동했습니다. 그러나 Python SDK v2 의 PipelineComponentBatchDeployment 객체를 사용할 경우, 1 회차는 정상적으로 작동하지만 2 회차 이후부터는 이미지 해결이 실패하는 문제가 발생했습니다.

본론
이 문제의 근본 원인은 컴포넌트가 "익명 (anonymous)"인지 "이름 지정 (named)"인지에 따라 내부 동작 방식이 다르기 때문입니다. 이는 CLI 고유의 기능 차이가 아니라 SDK 에서도 동일한 동작을 보이는 공통적인 특성입니다.

SDK 에서 동일한 동작을 재현하고 문제를 해결하기 위한 3 가지 방법과 각각의 장단점 (트레이드오프) 이 논의됩니다.

결론
이러한 원인과 해결 방안을 숙지하여 Python SDK v2 를 사용할 때 발생할 수 있는 이미지 해결 문제를 효과적으로 관리할 수 있습니다.