MLOps란무엇입니까?
MLOps는머신러닝작업(机器学习操作)을뜻합니다。MLOps는머신러닝모델을프로덕션으로전환하는프로세스를간소화하고,뒤이어이를유지관리하고모니터링하는데주안점을둔머신러닝엔지니어링의핵심기능입니다。MLOps는협업기능이며,주로데이터사이언티스트,DevOps엔지니어,它로구성됩니다。
MLOps의용도는무엇입니까?
MLOps는머신러닝과AI솔루션제작과품질에대한유용한접근법입니다。데이터사이언티스트와머신러닝엔지니어는MLOps방식을채택하여협업을추진하고모델개발과프로덕션속도를증강할수있습니다。이를위해毫升모델의적절한모니터링,검증과거버넌스를포함해지속적인통합과배포(CI / CD)관례를구현해야합니다。
MLOps가필指导书한이유는무엇입니까?
머신러닝의(대량)생산은쉽지않은일입니다。머신러닝수명주기는데이터수집,데이터준비,모델훈련,모델조정,모델배포,모델모니터링,설명가능성과같은복잡한구성요소가많이모인형태로구성되어있습니다。또한데이터엔지니어링부터데이터사이언스,毫升엔지니어링에이르기까지여러팀에걸친협업과전달이필요한일이기도합니다。따라서이모든프로세스를동기화하고협력이이루어지는상태를유지하려면극히엄격한운영원칙을적용해야합니다。MLOps는머신러닝수명주기의실험，반복과지속적개선을총망라합니다。
MLOps의장점은무엇입니까?
MLOps의주된장점은효율성，확장성과리스크완화입니다。효율성:MLOps를사용하면데이터팀이모델을더욱빨리배포하고양질의毫升모델을제공하며배포와프로덕션속도를높일수있습니다。확장성:MLOps는엄청난확장성과관리를지원하므로수천개의모델을감독,제어,관리,모니터링하여지속해서통합,제공하고지속해서배포할수있습니다。구체적으로설명하자면,MLOps는毫升파이프라인재현성을제공하므로여러데이터팀에서좀더긴밀하게결합된협업을추진할수있고DevOps팀과它팀의갈등이줄어들며릴리스속도도빨라집니다。머리스크완화:신러닝모델에는철저한규제검토와드리프트검사가필요할때가많습니다。MLOps를이용하면투명성을강화할수있고그러한요청에더욱빨리대응할수있으며주어진기업이나업계의규정을더욱엄격히준수하는데도움이됩니다。
MLOps의구성指导书소는무엇입니까?
머신러닝프로젝트에서MLOps의폭은프로젝트의필요에따라집중적일수도,광범위할수도있습니다。경우에따라서는MLOps가데이터파이프라인부터모델프로덕션까지모든것을통괄할수도있고,아니면어떤프로젝트의경우모델배포프로세스에만MLOps를구현해야하기도합니다。대부분기업체에서MLOps원칙을활용하는분야는다음과같습니다。
- EDA(探索性数据分析，탐색적데이터분석)
- 데이터준비와피처엔지니어링
- 모델훈련및조정
- 모델검토와거버넌스
- 모델유추와서빙
- 모델모니터링
- 자동모델재훈련
MLOps의모범사례로는어떤것이있습니까?
MLOps모범사례는MLOps원칙을적용하는단계에따라설명할수있습니다。
- 探索性数据分析- - - - - -재생산가능하고편집가능하며공유할수있는데이터세트,표와시각화를만들어머신러닝수명주기에적합한데이터를반복적으로탐색,공유하고준비합니다。
- 데이터준비와피처엔지니어링——데이터를반복적으로변환,집계및중복제거하여미세하게조정된특징(特性)을만듭니다。이보다더중요한것은피처스토어를활용하여여러데이터팀을상대로데이터를표시하고공유할수있게하는것입니다。
- 모델훈련및조정——scikit-learn이나hyperopt와같은대중적인오픈소스라이브러리를이용하여모델을훈련하고모델성능을개선할수있습니다。이보다더간단한대안으로는AutoML과같은자동머신러닝툴을사용하여시험작동을자동으로수행하고,검토와배포가가능한코드를만드는방법도있습니다。
- 모델검토및거버넌스——모델계보,모델버전을추적하고모델아티팩트와전환을수명주기전체에걸쳐관리합니다。MLflow와같은오픈소스MLOps플랫폼의도움을받아毫升모델전반에걸쳐검색,공유와협업을수행합니다。
- 모델유추와서빙——모델새로고침빈도,추론요청횟수와테스트및QA면에서이와비슷한프로덕션세부사항을관리합니다。리포지토리나오케스트레이터(DevOps원칙을차용함)와같은CI / CD툴을사용하여프로덕션이전의파이프라인을자동화합니다。
- 모델배포와모니터링-권한부여와클러스터생성을자동화하여등록된모델을(대량)생산합니다。또한rest API모델엔드포트를활성화합니다。
- 자동모델재훈련——알림과자동화를생성하여훈련과추론데이터가서로달라모델드리프트가발생하는경우시정조치를합니다。
MLOps와DevOps는무엇이다릅니까?
MLOps는머신러닝프로젝트에만국한된일련의엔지니어링실무로,소프트웨어엔지니어링분야에서광범위하게도입된DevOps원칙을빌려온것입니다。DevOps는애플리케이션전달에지속해서반복적이면서속도도빠른접근방식을도입했지만,MLOps의경우머신러닝모델의프로덕션돌입까지의과정에같은원칙을적용합니다。두경우모두소프트웨어품질개선,패치적용과릴리스속도가속,높은고객만족도달성과같은결과를낸다는점은같습니다。
MLOps플랫폼이란무엇입니까?
MLOps플랫폼은데이터사이언티스트와소프트웨어엔지니어에게협업환경을제공하여반복데이터탐색,실시간공동작업기능을지원하여실험추적,피처엔지니어링,모델관리등을간편하게수행할수있게해줍니다。이뿐만아니라관리형모델전환，배포와모니터링까지가능합니다。MLOps는머신러닝수명주기의운ymr과동기화측면을자동화해줍니다。
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