MLOps는 AI 통합과 혁신을 위한 기계 학습 모델과 실제 응용 프로그램 사이의 다리 역할을 합니다.

저희가 사는 세상의 모든 측면에 AI가 통합된 시대에, 실리콘 밸리의 작은 팀이 기계 학습과 상호 작용하는 방식을 바꿀 수 있는 위험을 감지했습니다.

MLOps의 심층적인 내용을 밝혀냄으로써, 기계 학습 모델과 현실 세계 응용 프로그램 간의 간극을 메우는 역할을 발견할 수 있습니다.

저는 MLOps의 복잡성을 안내해 드릴 거에요. 기계 학습 모델의 배포, 모니터링 및 관리를 어떻게 가속화하는지 보여 드릴 거예요.

Machine Learning Operations (MLOps)란 무엇인가요?

MLOps는 기계 학습 운영(Machine Learning Operations)을 의미하며, 기계 학습 시스템의 개발(Dev) 및 운영(Ops)을 통합하기 위해 제안된 최상의 실천 방법의 모음을 지칭합니다.

MLOps는 DevOps 철학 중 일부 중요한 요소를 통합하여 데이터 과학 및 운영 전문가의 개선된 커뮤니케이션, 협력 및 통합 작업을 도입합니다.

그 의미에서 MLOps는 기계 학습 시스템이 직면하는 독특한 도전에 대응하도록 설계되었습니다.

MLOps의 주요 구성 요소

MLOps에는 다양한 구성 요소가 있습니다:

• 데이터 관리: 데이터 관리는 특정 기술을 통해 데이터 획득, 저장 및 전처리를 통합하는 과정을 포함합니다. 적절한 데이터 관리는 모델 훈련을 위한 데이터의 품질과 접근성을 보장할 수 있습니다.
• 모델 개발 및 훈련: 모델은 다양한 기계 학습 알고리즘을 통해 개발되며, 그런 다음 해당 모델은 데이터를 사용하여 훈련됩니다. 모델 개발을 위한 적절한 프레임워크와 도구를 포함합니다.
• 모델 버전 관리: 소프트웨어 개발에서의 코드 버전 관리와 같이, 이 접근 방식은 관련된 데이터 세트와 함께 모델의 다양한 버전을 유지하여 모델 변경과 반복을 관리하는 것을 용이하게 합니다.
• 배포: 훈련된 모델을 제품 환경으로 통합하는 과정으로, 이후에 새로운 데이터를 기반으로 예측하거나 조치를 취할 수 있게 됩니다.
• 모델 모니터링 및 관리: 배포 이후, 모델은 가끔씩 성능과 정확도를 모니터링해야 합니다. 데이터나 비즈니스 요구 사항의 변경에 응답하여 모델을 업데이트하는 모델 관리가 필요합니다.
• 자동화 및 오케스트레이션: 규모에 맞는 기곌 학습 파이프라인 내에서의 작업 자동화와 조율은 중요합니다. 이는 데이터 전처리, 모델 훈련, 테스트 및 배포 과정을 자동화하는 것을 의미합니다.
• 협업 및 거버넌스: 데이터 과학자, 엔지니어 및 비즈니스 이해 관계자 간의 유대감을 도와주는 메커니즘으로, 윤리적 AI 실천, 보안 및 규정 준수에 관한 거버넌스가 필요합니다.

이 통합은 MLOps의 기초가 되며, 팀은 기계 학습 모델을 효율적이고 효과적으로 생성, 배포 및 관리할 수 있습니다.

MLOps의 주요 이점

기관은 기계 학습 모델의 흐름 내에서 MLOps를 구현함으로써 여러 이점을 얻을 수 있습니다. 일부 주요 이점은 다음과 같습니다:

• Time to Market: MLOps는 기계 학습의 라이프사이클을 데이터 준비 단계부터 모델 준비 단계까지의 시간을 단축시켜 모델로 배포하는 데 소요되는 시간을 줄입니다. 이로써 제품 모델을 성공적으로 도입하는 데 걸리는 시간을 단축시킵니다.
• 향상된 모델 품질과 성능: 모델들의 지속적인 워크플로우 - 통합, 배포 및 모니터링 - 은 모델이 항상 최적으로 작동하여 가장 정확한 결과를 제공하도록 합니다.
• 협업: MLOps는 데이터 과학자, 개발자 및 운영 엔지니어간 협업을 개선하여 목표를 공유하고 효과적으로 함께 일할 수 있도록합니다.
• 확장성: MLOps의 모범 사례 및 도구는 기계 학습 운영을 확장할 수 있도록 도와줍니다. 이로써 여러 모델과 대량의 데이터를 효과적으로 처리하는 것이 용이해집니다.
• 재현성 및 추적성: MLOps는 모델과 데이터의 버전 관리를 가능하게 함으로써 재현 가능한 실험과 명확한 이력을 통한 변경 사항의 추적을 보장하여 책임과 투명성을 더합니다.
• 비용 효율성: 반복적인 작업의 자동화 및 자원 최적화를 통해 기계 학습 프로젝트 주변의 작업을 수행하는 데 드라마틱하게 줄어든 비용을 제공합니다.
• 규제 준수 및 보안: MLOps는 감사 모델, 데이터 프라이버시, 보안 조치를 검토할 수 있는 메커니즘을 제공하여 거버넌스 및 규제 준수를 허용합니다.

기계 학습 프로젝트에 포함된 MLOps는 기업들이 AI 시스템의 배포와 유지를 돕는 데 문제를 쉽게 해결할 수 있게 합니다.

MLOps의 도구 및 기술

MLOps 생태계의 일부인 여러 도구와 기술들이 ML 라이프사이클의 다양한 단계를 지원하기 위해 개발되었습니다. 아래에는 일반적으로 MLOps에서 사용되는 가장 중요한 도구와 기술 중 일부가 소개되어 있습니다:

• 데이터 관리 및 버전 관리: DVC(Data Version Control)와 LakeFS와 같은 도구들은 데이터 관리와 버전 관리를 돕고, 이를 통해 머신 러닝 프로젝트를 재현 가능하고 추적 가능하게 합니다.
• 실험 추적: MLflow 플랫폼과 Weights & Biases는 실험 추적 프레임워크를 내장하여 실험을 추적하고 매개변수 및 결과를 기록하며, 데이터 과학자가 실험을 비교하고 관리할 수 있게 합니다.
• 모델 개발 프레임워크: 머신 러닝 모델 개발을 지원하는 인기 있는 라이브러리와 프레임워크에는 TensorFlow, PyTorch 및 Scikit-learn이 포함됩니다.
• 모델 버전 및 레지스트리: MLflow Model Registry와 DVC가 모델의 버전 관리를 처리하여 해당 메타데이터를 포함하고 올바른 모델을 추적하는 것을 쉽게 합니다.
• 워크플로 오케스트레이션 및 자동화: Apache Airflow와 Kubeflow Pipelines는 데이터 전처리부터 모델 학습 및 배포까지 머신 러닝 워크플로를 자동화할 수 있습니다. 이로써 프로세스에서 일관성과 효율성을 약속합니다.
• 모델 배포: TensorFlow Serving, TorchServe 및 Kubernetes를 사용하여 개발된 모델을 실제 세계에서 프로덕션 규모로 배포하는 프로세스로, 이러한 방식으로 실제 업무 부하를 효과적으로 처리할 수 있습니다.
• 모델 모니터링 및 운영: 이 프로세스는 모델의 성능과 운영 상태를 Prometheus, Grafana 및 AI를 사용하여 모니터링하고, 정의된 정상 범위나 임계값을 벗어났을 경우 해당 팀에 경고를 보냅니다.
• 버전 관리 및 협업: Git 및 GitHub 도구는 버전 관리와 협업을 지원합니다. 이를 통해 파일 버전을 제어하고 프로젝트의 소프트웨어 개발자팀과 협업할 수 있습니다.

이러한 도구와 기술들은 MLOps 툴킷의 주요 구성 요소로, 어떤 프로젝트에서도 MLOps를 롤아웃, 채택 및 실천하는 데 도움이 됩니다.

DevOps vs MLOps

비록 데브옵스(DevOps)와 엠엘옵스(MLOps)는 개발과 운영이 어떻게 이루어져야 하는지에 대한 유사한 목표를 향하지만, 머신 러닝 프로젝트가 가져다주는 도전에 따라 차이가 발생합니다. 엠엘옵스와 데브옵스의 차이점은 다음과 같습니다:

• 데이터와 모델에 초점: 데브옵스는 소프트웨어 개발 프로세스를 중점으로 두며 코드의 통합, 테스트, 배포를 강조하지만, 엠엘옵스는 데이터 버전 관리와 모델 훈련을 포함하여 배포에 이르기까지 모델의 라이프사이클을 보완함으로써 머신 러닝의 핵심인 코드 외에 다른 측면을 다룹니다.
• 데이터 출처와 모델 버전 관리: 엠엘옵스에서는 모델 버전 관리가 매우 중요하며 코드 뿐만 아니라 데이터와 모델도 버전 관리됩니다. 이는 모델의 출처를 재현하고 이해하는 능력에 중요하며, 이는 보통 데브옵스에서 다루지 않는 영역입니다.
• 지속적인 훈련과 모니터링: 데브옵스가 지속적인 통합 및 배포를 갖고 있다면, 엠엘옵스는 모델의 지속적인 훈련과 모니터링을 포함합니다. 이는 모델이 새로운 데이터로 지속적으로 재훈련되어야 하며 모델 성능이 시간이 지남에 따라 모니터링되어야 한다는 것을 반영합니다.
• 실험 및 평가: 다양한 모델 아키텍처와 매개변수 설정에 대해 유연한 실험을 가능하게 하며, 실험 추적, 결과 및 모델 평가를 추적하는 도구는 엠엘옵스의 핵심입니다. 그러나 이러한 부분은 전통적인 데브옵스의 중심에 있지 않습니다.
• 다양한 팀 간의 협업: 엠엘옵스는 데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 머신 러닝 엔지니어 및 운영팀과 긴밀히 협업해야 합니다. 반면 데브옵스는 개발과 IT 운영 사이의 연결을 강조합니다. 엠엘옵스는 데이터와 모델 관리에 중점을 둔 역할을 통합함으로써 또 다른 층을 더하였습니다.
• 확장성과 거버넌스 도전: 엠엘옵스는 머신 러닝 모델의 확장과 이러한 리소스의 효율적인 거버넌스에 특유의 도전에 직면할 것입니다. 또한 이는 소프트웨어 개발에서 만나는 것보다 비교적 더 복잡한 거버넌스, 윤리 및 규정 이슈에 대처할 수 있어야 합니다.

요약하면, 엠엘옵스는 머신 러닝 프로젝트의 특수 요구 사항을 고려해 데브옵스의 원칙을 적용 및 확장합니다. 모델의 라이프사이클은 개발부터 배포 및 모니터링까지 끝까지 고려하여 데이터 관리, 모델 버전 관리 및 지속적인 개선을 다룹니다.

엠엘옵스에서의 Best Practices

MLOps를 수용하려면 올바른 장치와 최상의 실천 방법을 준수해야 합니다. 이는 AI 워크플로우의 원활한 작동을 보장합니다. 여기 MLOps에서의 절대적인 Best Practices 목록입니다:

• 머신 러닝 라이프사이클 자동화: 가능한 한 데이터 준비, 모델 개발, 평가 및 구현과 같은 머신 러닝 프로세스를 자동화합니다. 이 접근 방식은 인적 오류를 최소화하고 생산성을 향상시킵니다.
• 모든 것을 버전 관리: 코드, 데이터 세트, 모델 및 실험 로그를 포함한 모든 구성 요소에 대해 버전 관리 메커니즘을 적용합니다. 이러한 방법은 일관성, 책임성 및 필요할 때 이전 반복으로 되돌아갈 수 있는 능력을 보장합니다.
• 모델을 위한 CI/CD(Continuous Integration/Continuous Delivery) 설정: 소프트웨어 엔지니어링에서의 관행을 반영하여 머신 러닝 프로젝트에 지속적인 통합 및 지속적인 배포 방법론을 적용하여 자동화된 테스트와 원활한 모델 배포를 보장합니다.
• 생산 중인 모델 모니터링: 배포된 모델을 지속적으로 관찰하여 성능이나 정확도의 저하를 주시합니다. 비정상적인 활동에 대한 자동화된 알림을 설정하고 필요에 따라 모델 업데이트 및 재배포 프로세스를 간소화합니다.
• 모델 관리와 윤리 실행: 윤리적 고려사항, 규정 준수 및 데이터 프라이버시를 다루는 프레임워크를 개발합니다. 모델이 어떻게 결정을 내리고 데이터를 사용하는지에 대한 투명성을 확보합니다.
• 팀 간 협업 강화: 데이터 과학자, ML 엔지니어 및 운영 직원 간의 협업 환경을 조성하여 정확성뿐만 아니라 확장 가능하고 지속 가능한 모델을 생산합니다.
• 데이터 품질 강조: 훈련 및 추론에 사용되는 데이터가 품질이 높은지 확인합니다. 편향, 누락된 값, 소음과 같은 문제를 해결합니다. 데이터 원천 및 전처리 단계를 정기적으로 감사합니다.
• 지식 문서화 및 공유: 모델, 데이터 원천, 실험 및 결정을 문서화합니다. 팀 내부 및 조직 전체에서 지식을 공유하여 학습 및 지속적인 개선 문화를 구축합니다.

이러한 절차를 따르면 조직은 MLOps의 장점을 극대화하여 AI 모델이 효율적이고 성공적으로 생성, 전송 및 유지되도록 보장하며 가치와 성장을 이끌어냅니다.

실제 적용 사례

MLOps은 이론적인 개념뿐만 아니라 다양한 산업 분야에서 현실 세계 문제 해결을 위해 적용될 수 있습니다. 아래는 MLOps가 실무에서 활용되는 몇 가지 예시입니다:

• 의료 분야: 의료 분야에서는 환자 결과 예측, 진단 지원, 그리고 치료 계획 개인화를 예측하는 모델을 배포하고 관리하는 데 MLOps가 활용됩니다. 지속적인 모니터링은 모델이 새로운 데이터에 적응하여 정확도와 환자 치료를 향상시킵니다.
• 금융 분야: 은행 및 금융 기관은 신용 위험 모델 관리, 사기 거래 감지, 그리고 개인화된 고객 서비스에 MLOps를 활용합니다. MLOps를 통해 이러한 모델들이 최신 상태를 유지하고 새로운 데이터가 입력될 때 잘 수행되도록 보장합니다.
• 소매 분야: 소매업체는 재고 최적화, 제품 추천, 그리고 공급망 관리를 위해 MLOps를 활용합니다. MLOps는 변화하는 소비자 행동과 시장 트렌드에 적응하는 모델들을 신속하게 배포하는 것을 돕습니다.
• 제조업: 제조업에서는 예측 유지보수, 품질 통제, 그리고 공정 최적화를 촉진하는데 MLOps를 활용합니다. 모델은 지속적으로 모니터링되고 업데이트되어 다운타임을 예방하고 효율성을 향상시킵니다.
• 자율 주행차: MLOps는 자율 주행을 위한 모델 개발과 배포를 지원하며, 차량에서 수집된 새로운 데이터를 통해 업데이트되어 안전성과 성능을 향상시키는 것을 보장합니다.
• 엔터테인먼트: 스트리밍 서비스는 콘텐츠 추천 개인화, 사용자 경험 향상, 스트리밍 품질 최적화에 MLOps를 적용합니다. 모델의 지속적인 개선이 시청자의 참여를 유지하는 데 중요합니다.

이러한 예시들은 다양한 분야에서 MLOps의 다재다능성과 영향을 보여줍니다. 기계 학습 모델의 효율적인 배포와 관리를 가능케 함으로써 MLOps는 기업이 AI의 힘을 활용하여 혁신을 추구하고 운영 효율성을 향상시키며 고객 경험을 개인화하는 데 도움이 됩니다.

결론

요약하면, MLOps는 기계 학습 개발과 운영을 연결해주는 다리 역할을 하며, 기계 학습 모델의 배포 및 유지보수를 간소화하고 향상시키는 것을 목표로 합니다.

MLOps를 숙달하고 능숙한 데이터 과학자가 되기 위한 여정은 지속적인 학습과 실전 연습으로 마련되어 있습니다.

원본 게시물: https://www.stratascratch.com.

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