MLOps의 역할은 무엇인가요?

MLOps 엔지니어가 되는 데 관심이 있나요? 지금 MLOps 엔지니어 역할에 대해 자세히 알아보세요.

그래서 머신러닝 모델이 구축되었습니다. 검증 데이터 세트에서 예상되는 성능을 달성합니다. 이 모델을 구축하기 위해 데이터 과학과 기계 학습 기술을 적용하는 것은 즐거웠습니다. 그러나 모델이 Jupyter 노트북의 로컬 시스템에서 (아직) 제대로 실행된다는 사실을 깨닫는 것은 별로 도움이 되지 않습니다.

사용자가 모델의 이점을 누리고 기업이 기계 학습을 활용하려면 모델을 프로덕션 환경에 배포해야 합니다. 그러나 기계 학습 모델을 배포하고 유지 관리하는 데 어려움이 없는 것은 아닙니다. 개발 환경에서 잘 작동하는 모델이 프로덕션 환경에서는 처참하게 실패할 수도 있습니다. 이는 데이터 및 개념 드리프트와 성능 저하를 유발하는 기타 요인으로 인해 발생할 수 있습니다.

그러므로 다음을 깨달으십시오. 기계 학습 모델이 유용하려면 모델 구축 그 이상을 수행해야 합니다. MLOps가 작동하는 곳입니다. 오늘은 MLOps와 조직 내 MLOps 엔지니어의 역할에 대해 알아보세요.

MLOps란 무엇인가요?

MLOps는 DevOps 원칙을 기계 학습에 적용하는 것으로 정의되는 경우가 많습니다.

DevOps 방식이 개발팀과 운영팀 간의 부서 간 협업을 단순화함에 따라 SDLC(소프트웨어 개발 수명 주기)가 더 나은 방향으로 변경되었습니다. DevOps 분야에서 일하는 사람을 알고 있다면 CI/CD 파이프라인, 자동화된 CI/CD 파이프라인, 애플리케이션 모니터링 등에 대해 이야기하는 것을 들어보셨을 것입니다.

이는 기계 학습 애플리케이션으로 전환될 수 있지만 기계 학습 시스템에는 몇 가지 특정한 과제가 있습니다. 기계 학습 기계 학습 시스템을 구축하고 실행하는 것은 더 복잡한 프로세스입니다.

일반적으로 MLOps는 기계 학습 시스템을 구축, 배포 및 유지 관리하기 위한 모범 사례 집합으로 생각할 수 있습니다.

이를 염두에 두고 조직 내 MLOps 엔지니어의 작업에 대해 알아보세요.

MLOps 엔지니어는 어떤 일을 하나요?

DevOps 방식을 기계 학습 시스템에 적용할 수 있습니다. 그것이 MLOps라면 이를 실현하는 것은 MLOps 엔지니어의 책임입니다!

이게 무슨 뜻인가요? 데이터 과학 팀이 모델을 구축하면 MLOps 엔지니어는 다음을 통해 모델을 성공적으로 실행합니다.

• 자동화된 기계 학습 모델 배포
• ML 파이프라인에 대한 모니터링 설정
• 데이터, 코드 및 모델 변경 사항을 처리하는 자동화된 CI/CD 파이프라인
• 자동 모델 재학습 설정
• 필요한 자동화 수준 결정

MLOps와 관련된 일부 과제

문제가 발생할 때 식별하는 데 도움이 되는 모니터링만 설정하세요. 다양한 버전의 모델 성능에 대한 자세한 정보를 얻기 위해 MLOps 엔지니어는 모델 버전 관리 및 실험 추적을 사용하는 경우가 많습니다.

MLOps 엔지니어가 원하는 자동화 수준으로 모델 재학습을 설정한다고 언급했습니다. 이와 관련된 과제를 이해하려고 노력하십시오.

애플리케이션이 프로덕션에 배포되면 프로덕션에서 모델이 사용하는 데이터는 훈련된 데이터와 매우 다를 수 있습니다. 결과적으로 이러한 모델은 제대로 작동하지 않으며 재교육을 받아야 하는 경우가 많습니다.

MLOps 엔지니어는 성능 저하, 데이터 변경 빈도, 모델 재교육 비용을 고려하여 재교육 및 재교육 프로세스의 자동화도 처리합니다.

일부 스타트업에는 MLOps 엔지니어의 역할을 하는 머신러닝 엔지니어도 있을 수 있습니다. 다른 회사에는 여러 역할을 수행하는 DevOps 및 백엔드 엔지니어가 있습니다.

대규모 기술 회사의 MLOps는 초기 단계 스타트업의 MLOps와 매우 다를 수 있습니다. MLOps 자동화 수준은 조직마다 다를 수도 있습니다.

스타트업에서 일하고 엔드투엔드 기계 학습 파이프라인(모델 교육부터 기계 학습 시스템 모니터링 및 유지 관리까지)의 소유권을 갖고 있다면 이미 MLOps 엔지니어입니다.

MLOps 엔지니어의 도전적인 역할을 탐구하고 싶나요? 필요한 기술을 요약해 보세요.

MLOps 기술 세트 및 도구: 개요

MLOps 엔지니어는 일반적으로 강력한 ML, DevOps 및 데이터 엔지니어링 기술을 보유하고 있습니다.

MLOps 엔지니어의 조직 내 역할

• 기계 학습 기술: 프로그래밍, 기계 학습 알고리즘 및 프레임워크에 대한 실무 지식 및 도메인 지식
• 소프트웨어 엔지니어링 기술: 데이터베이스 쿼리 및 사용, ML 모델 테스트, Git 및 버전 제어, FastAPI 및 기타 프레임워크
• DevOps 기본: 능숙한 Docker, Kubernetes 및 기타 도구
• 실험 추적: MLflow와 같은 실험 추적 프레임워크에 익숙함
• 데이터 파이프라인 구성: Prefect 및 Airflow와 같은 도구를 사용하여 데이터 파이프라인 설정 및 자동화
• 클라우드 인프라: 클라우드 인프라 제공업체에 익숙함 AWS, GCP 및 IaC(Terraform 인프라)와 같은 코드 도구

MLOps 알아보기

MLOps에 대해 자세히 알아보고 싶다면 시작하는 데 도움이 되는 리소스 목록을 참조하세요.

• DataTalks.Club Zoomcamp의 MLOps: DataTalks.Club의 MLOps Zoomcamp는 모델 구축부터 배포 및 모니터링 모범 사례까지 MLOps에 관한 모든 것을 배울 수 있는 무료 과정입니다. 지금까지 배운 모든 것을 하나로 묶는 프로젝트를 구축하여 배우게 됩니다.
• Coursera의 MLOps 전문화: DeepLearning.AI의 ​​MLOps(생산을 위한 기계 학습 엔지니어링) 전문화입니다. 4개 과정으로 구성된 이 전공은 프로덕션급 기계 학습 시스템을 구축하는 방법을 가르칩니다.
• MLOps GitHub 리포지토리: MLOps 업그레이드를 위해 선별된 리포지토리 목록입니다.

요약

이 문서에서는 조직 내 MLOps 엔지니어의 주요 책임과 주요 MLOps 기술을 소개했습니다.

앞서 언급했듯이 MLOps를 수행하는 엔지니어가 모두 MLOps 엔지니어라고 불리는 것은 아닙니다. 또한 MLOps의 자동화 수준과 실제 일상 작업에 대한 의존도가 조직마다 어떻게 다른지에 대해서도 논의합니다.

다른 역할과 마찬가지로 성공적인 MLOps 엔지니어가 되려면 효과적인 의사소통, 협업, 전략적 문제 해결과 같은 소프트 스킬이 필요합니다. 즉, MLOps 엔지니어가 되기 위해 노력하고 싶다면 MLOps에 만족하세요!

위 내용은 MLOps의 역할은 무엇인가요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!