MLOps 모범사례: 연구에서 운영환경으로 모델 배포

AI/ML 업무를 하시면서 자주 접하는 용어 중 하나가 바로 MLOps입니다. MLOps 모범사례(Best Practices) 관련 좋은 기사가 있어 공유합니다. 관련 기사 요약입니다. <MLOps 모범사례: 연구에서 운영환경으로 모델 배포> ❗️기계학습의 연구를 통해서 만들어낸 모델을 운영환경으로 배포하는 것은 생각보다 쉬운 일이 아닙니다. MLOps는 이러한 프로세스를 간소화하고 ML 모델이 효율적이고 효과적으로 배포되도록 하는 모범 사례와 도구를 제공할 수 있습니다. 이 기사에서는 프로젝트 구성, 모델 개발, 모델 관리 및 MLOps 도구 스택 구축을 포함하여 MLOps의 모범 사례를 다룹니다. MLOps 도구 스택의 예시를 들고, Computer Vision, NLP, 강화 학습 및 시계열을 비롯한 다양한 ML 영역의 예시를 제공합니다. 1️⃣ 프로젝트 조직(Organization): 효과적인 프로젝트 조직은 성공적인 MLOps에 필수적입니다. 여기에는 프로젝트 구조 설정, 역할 및 책임 정의, 명확한 워크플로우 설정이 포함됩니다. 한 가지 모범 사례는 Git과 같은 버전 제어 시스템을 사용하여 코드와 데이터를 관리하는 것입니다. 또 다른 모범 사례는 데이터 정리, 기능 엔지니어링, 모델 개발, 모델 테스트 및 모델 배포를 포함하는 명확한 워크플로우를 설정하는 것입니다. 2️⃣ 모델 개발(development): 모델 개발(build)은 ML 프로세스의 중요한 부분입니다. 여기에는 적절한 알고리즘 선택, 모델 평가 및 하이퍼파라미터 조정이 포함됩니다. 모범 사례에는 다양한 알고리즘 및 메트릭 세트 사용, 명확한 평가 프로토콜 설정 및 모델 성능 추적이 포함됩니다. MLflow 및 Comet과 같은 실험(Experiment) 추적 도구가 이 프로세스에 도움이 될 수 있습니다. 3️⃣ 모델 관리: 모델 관리에는 모델 배포, 모델 버전 관리 및 모델 성능 모니터링이 포함됩니다. 모범 사례에는 명확한 배포 프로세스 설정, 변경 사항을 추적하기 위한 버전 관리 모델, 드리프트(drift), 정확도(Accuracy) 및 편향(bias)에 대한 모델 성능 모니터링이 포함됩니다. Kubeflow, Seldon Core 및 Argo와 같은 도구가 이러한 작업에 도움이 될 수 있습니다. 4️⃣ MLOps 도구 스택 구축: 도구 스택 구축에는 특정 작업에 적합한 도구 선택, 다양한 도구 비교 및 다양한 도구 스택 평가가 포함됩니다. 모범 사례에는 활성화된 커뮤니티가 있는 오픈 소스 도구 선택, 통합 및 확장이 쉬운 도구 선택, 즉각적인 작업 자동화가 포함됩니다. MLOps 도구 스택의 예로는 MLflow, TensorFlow Extended 및 Kubeflow가 있습니다. 5️⃣ 다양한 ML 영역의 예: MLOps는 Computer Vision, NLP, 강화 학습 및 시계열을 비롯한 다양한 ML 영역에 적용할 수 있습니다. Computer Vision에서 MLOps는 이미지 분류, 오브젝트 감지 및 얼굴 인식에 사용할 수 있습니다. NLP에서 MLOps는 감정(sentiment) 분석, 텍스트 분류 및 언어 번역에 사용할 수 있습니다. 강화 학습에서 MLOps는 게임 AI, 로봇 공학 및 자율 주행 차량에 사용할 수 있습니다. 시계열에서 MLOps는 주식 예측, 에너지 수요 예측 및 날씨 예측에 사용할 수 있습니다. ❗️결론: MLOps는 ML 모델을 연구에서 운영환경으로 이동하는 프로세스를 간소화하기 위한 프레임워크를 제공합니다. 모범 사례에는 프로젝트 구성, 모델 개발, 모델 관리 및 MLOps 도구 스택 구축이 포함됩니다. MLOps 도구 스택의 예시로는 Computer Vision, NLP, 강화 학습 및 시계열을 비롯한 다양한 ML 영역에서 사용할 수 있습니다. MLOps의 모범 사례를 따르면 조직은 ML 모델을 효율적이고 효과적으로 배포할 수 있습니다. 원본 기사의 링크는 아래와 같습니다. 감사합니다.