MLflow 소개

MLOps에 관심있는 분들을 위해 '취미로 코딩하는 개발자'님의 MLflow 글을 공유해봅니다. 🍉 MLOps는 Machine Learning Operations의 줄임말로, 머신 러닝 모델의 개발과 배포, 운영 및 관리를 위한 방법론을 의미한다. 머신 러닝 모델의 배포와 관리를 보다 효율적으로 수행하기 위해서는 머신 러닝 모델의 라이프사이클 전반을 자동화하고 각 단계의 적절한 도구와 프로세스를 적용하는 MLOps의 도입이 필수적이다. MLOps 오픈소스 플랫폼 중 하나인 MLflow에 대해 간략히 알아보는 글이다. 🍀 MLflow 소개 MLflow는 머신 러닝 모델을 개발, 트레이닝, 디버깅, 배포하는 데 도움이 되는 오픈 소스 플랫폼이다. MLflow는 머신 러닝 프로젝트에서 중요한 작업인 모델 튜닝과 추적, 모델 서빙, 모델 버전 관리 등을 효율적으로 수행할 수 있도록 도와준다. 🚩장점 - 오픈 소스임. 다른 MLOps 플랫폼에 통합이 쉬게 이뤄질 수 있게 되어 있음. - 다양한 머신 러닝 프레임워크와 통합되어 있어, 머신 러닝 모델의 개발과 관리를 보다 쉽게 가능. 모델의 개발, 테스트, 배포, 모니터링 및 관리를 통합된 인터페이스에서 수행할 수 있어 생산성과 효율성이 높아짐. 🚩 단점 - 모델의 개발환경에 MLflow를 적용하는 것이 어렵거나 불가능한 경우 존재함 - 추가 기능이 필요한 경우, 별도의 프로그래밍이 필요함. 🍀 MLflow 주요 기능 🚩 MLflow Tracking MLflow Tracking은 머신러닝 모델 개발 시 얻게 되는 모든 데이터와 정보를 쉽게 기록하고, 추적하고, 시각화할 수 있는 기능을 제공한다. 🚩 MLflow Projects MLflow Projects는 머신러닝 모델 개발 시 프로젝트 구성 및 관리를 위한 기능을 제공한다. 이 기능은 머신러닝 프로젝트의 코드, 데이터, 환경 정보, 파라미터 등을 패키징하고, 이 패키징 환경을 동일하게 사용하여 실행 및 추적할 수 있도록 제공한다. 🚩 MLflow ModelsPermalink MLflow Models는 머신러닝 모델 개발 시 모델 관리 및 배포를 위한 기능을 제공한다. 이 기능은 머신러닝 모델의 훈련과 평가, 그리고 추론을 모두 지원하는 종합적인 모델 관리 기능이다. 🚩 Model Registry Model Registry는 머신러닝 모델을 팀 내에서 공유, 추적, 검증, 배포하기 위한 중앙 집중식 저장소 역할을 합니다. Model Registry는 모델 수명 주기의 모든 단계에서 다양한 형태의 협업을 지원하여, 팀 내의 머신러닝 개발자 및 데이터 과학자가 함께 모델을 버전 관리할 수 있도록 해준다. 🍉🍉🍉 보다 상세한 내용과 MLflow 데모는 아래 원문을 참고해주세요~