MLOps에 대해 자세히 알아보기: MLOps의 정의, 개념 및 적용에 대한 토론

MLOps란 무엇인가요?

반복 가능하고 효율적인 워크플로를 통해 기계 학습 모델을 제공하는 분야를 MLOps(기계 학습 작업)라고 합니다.

MLOps는 소프트웨어 개발 수명 주기의 DevOps와 유사하며 고성능 ML 애플리케이션을 대규모 프로덕션에 지속적으로 제공하는 것을 목표로 합니다. 특히 기존 SDLC 및 CI/CD 프로그램 내에서 ML의 고유한 요구 사항에 초점을 맞춰 이들과 함께 존재하는 새로운 수명 주기를 만듭니다. 그렇게 하면 더 효율적인 워크플로와 더 나은 ML 결과를 얻을 수 있습니다.

MLOps 접근 방식은 기계 학습 및 딥 러닝 모델의 품질을 향상시키고, 관리 프로세스를 단순화하며, 자동화된 배포를 가능하게 합니다. 모델은 비즈니스 요구 사항 및 규제 요구 사항에 더욱 쉽게 맞춰집니다.

머신러닝(ML)은 기존 소프트웨어와는 다른 고유한 수명 주기를 가지고 있습니다. ML의 핵심은 애플리케이션 활동이 아니라 데이터입니다. 따라서 코드의 초점은 데이터 관리에 있습니다. ML 시스템은 개방적이고 지속적으로 발전하는 시스템입니다. 모델이 배포되면 작업이 시작된 것입니다. 최적의 성능을 위해서는 생산 중인 모델을 정기적으로 모니터링하고, 재교육하고, 변화하는 데이터 신호에 대응하여 재배포해야 합니다. 이 프로세스는 진행 중이며 모델의 정확성과 신뢰성을 보장하기 위해 지속적인 최적화와 조정이 필요합니다. 지속적인 반복과 개선을 통해 ML 시스템은 변화하는 요구 사항에 적응할 수 있도록 효율적이고 효과적으로 유지될 수 있습니다.

ML 수명 주기는 기계 학습 모델의 지속적인 통합, 개발 및 제공 프로세스입니다. 모델은 개발, 배포 및 운영의 세 가지 주요 단계를 지속적으로 순환하여 생산 성능을 지속적으로 조정하고 최적화합니다.

MLOps는 어떻게 작동하나요?

MLOps는 데이터 과학자, 기계 학습 엔지니어 및 애플리케이션 개발자가 소프트웨어 엔지니어링과 유사한 문제를 해결하는 데 도움이 되는 솔루션을 제공합니다. 이는 DevOps와 유사하며 모델을 프로덕션 환경에 제공하고 유지 관리하는 데이터 과학자의 과제를 해결합니다. MLOps는 협업에 중점을 두어 팀이 고객에게 가치를 제공할 수 있도록 합니다. MLOps를 통해 팀은 모델의 수명 주기, 버전 제어, 배포를 더 잘 관리할 수 있으므로 모델 가용성과 안정성이 향상됩니다. 또한 이 접근 방식은 모델 일관성과 반복성을 보장하므로 팀은 새로운 기능과 개선 사항을 더 빠르게 출시할 수 있습니다. 요약하면 MLOps와 DevOps는 소프트웨어 엔지니어링 문제를 해결하는 데 있어 많은 공통점을 갖고 있으며 데이터 과학자에게 유사한 이점을 제공합니다.

MLOps에는 데이터 소스부터 규정 준수 도구까지 모든 필수 구성 요소와 이를 모두 통합하는 기능이 포함되어 있습니다.

반복 가능한 기계 학습(ML) 모델을 구축하기 위해 모델링 코드, 종속성 및 런타임 요구 사항을 패키지화할 수 있습니다. 재현 가능한 ML을 활성화하면 모델 버전 배송 및 유지 관리 비용을 줄일 수 있습니다. 패키징 후에는 대규모 배포가 매우 쉬워집니다. 이 단계는 반복성을 제공하며 MLOps 여정의 여러 기본 단계 중 하나입니다.

MLOps는 일관된 원칙 세트를 통해 기계 학습 모델의 전체 수명 주기를 지원하는 것을 목표로 합니다. 이러한 원칙에는 소스 코드 제어 구현, 모델 버전 레지스트리 유지 관리, 표준화된 패키징, 검증 체크리스트 생성, 배포 방법 정의 및 모니터링 프로토콜 개발이 포함됩니다.

데이터 드리프트는 모니터링 파이프라인에서 감지되므로 입증된 MLOps 기술을 통해 기업은 모델을 재교육해야 하는 시기를 결정할 수 있습니다. 또한 특정 예측을 수행하는 데 사용된 데이터, 모델 버전 및 코드 베이스를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

MLOps의 이점

더 많은 모델을 더 빠르게 제공: 모델 배포 및 반복 속도는 기계 학습에서 경쟁 우위를 제공합니다. MLOps의 반복 가능하고 확장 가능한 접근 방식은 기계 학습을 더 빠르게 프로덕션에 적용합니다.

1. ROI 극대화: MLOps가 있으면 모델 및 인프라 모니터링이 단편적인 작업이 됩니다. 모델과 인프라를 빠르게 모니터링하고 조정하여 인프라 지출을 줄이면서 추가 수익 마진을 얻을 수 있습니다.

2. 비즈니스 경쟁력 향상: 경쟁에서 앞서기 위해서는 모델을 자주 조정해야 합니다. MLOps를 사용하여 자동화된 파이프라인과 워크플로를 구축하면 경쟁력을 유지하면서 ML의 전체 비용을 줄일 수 있습니다.

3. 유연한 통합: 최첨단 기계 학습 기술을 사용하고 싶다면 MLOps를 사용하여 다양한 데이터 과학 도구와의 통합을 간단히 유지할 수 있습니다.

위 내용은 MLOps에 대해 자세히 알아보기: MLOps의 정의, 개념 및 적용에 대한 토론의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!