MLOps(Machine Learning Operations)는 개발부터 배포에 이르기까지 모델의 엔드 투 엔드 수명주기를 최적화하고 데이터 과학 팀과 운영 팀을 연결하여 효율적인 생산, 유지관리, 모니터링을 지원하는 ML 엔지니어링의 공동 작업 분야입니다.
MLOps는 머신 러닝 모델의 엔드 투 엔드 수명주기를 관리하기 위한 포괄적인 공동 작업 접근 방식입니다. MLOps는 데이터 과학과 IT/운영 팀 간의 격차를 해소하여 실제 프로덕션 환경에서 머신 러닝 모델을 효율적으로 개발, 배포, 유지관리하는 것을 목표로 합니다. 이 프로세스는 데이터 준비부터 지속적인 유지관리에 이르기까지 머신 러닝 프로젝트 수명주기 전체를 아우르는 구조화된 프레임워크를 제공합니다. 조직이 지속 가능하고 책임감 있는 방식으로 머신 러닝의 힘을 활용하도록 프로세스를 보다 효율적이고 신뢰할 수 있으며 민첩하게 만드는 것을 목표로 합니다. 다음은 이 프로세스의 주요 구성 요소입니다.
MLOps 프로세스에서 이 기본 단계는 머신 러닝 수명주기를 위해 데이터를 준비하는 데 중요합니다. 이를 위해서는 재현 가능하고, 편집 가능하며, 공유 가능한 데이터 세트를 만들고 시각화를 수행하는 것을 목표로 데이터를 탐색, 공유, 준비하기 위한 세심하고 반복적인 접근 방식이 필요합니다. 데이터의 품질과 적합성이 머신 러닝 모델의 성능과 신뢰성에 큰 영향을 미치기 때문에 이 단계는 필수적입니다.
데이터 컨디셔닝은 원시 데이터 수집에서 시작되며 데이터 엔지니어와 데이터 과학자가 긴밀하게 협력하는 과정을 포함합니다. 데이터는 다양한 소스에서 수집되고, 오류와 불일치를 제거하기 위해 정리되며, 모델 훈련에 즉시 사용할 수 있는 구조화된 형식으로 변환됩니다. 효과적인 데이터 컨디셔닝은 전체 머신 러닝 파이프라인의 단계를 설정하여 MLOps에서 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 모델 개발 및 배포를 가능하게 합니다.
모델 훈련은 MLOps 프로세스에서 두 번째 중추적 단계로, 이 단계에서 데이터 과학자는 다양한 도구와 기술을 활용하여 정확한 예측이나 분류를 제공할 수 있는 머신 러닝 모델을 개발할 수 있습니다. 이 단계는 일반적으로 문제 영역 및 데이터 세트 특성을 기반으로 적절한 머신 러닝 알고리즘 및 기술을 선택하는 것으로 시작됩니다. 다양한 알고리즘과 최적화 방법을 제공하여 데이터 과학자가 다양한 접근 방식을 실험하고 모델 성능을 개선할 수 있게 하므로 훈련 프로세스를 용이하게 하기 위해 오픈 소스 라이브러리가 사용되는 경우가 많습니다.
MLOps는 기존의 수동 모델 훈련 외에도 AutoML(Automated Machine Learning)과 같은 도구를 통해 자동화를 활용합니다. AutoML 플랫폼은 여러 알고리즘, 초매개변수 구성, 전처리 기술을 사용해 자동으로 실험을 실행하여 모델 개발 프로세스를 단순화합니다. 이러한 자동화는 시간을 절약할 뿐만 아니라 검토 및 배포 가능한 코드 생성에도 도움이 됩니다. 전반적으로 MLOps의 모델 훈련은 인간의 전문 지식과 자동화를 결합하여 머신 러닝 수명주기의 다음 단계를 위한 고성능 모델을 만드는 동적 프로세스입니다.
모델 테스트 및 평가는 머신 러닝 모델을 프로덕션에 배포하기 전에 품질, 안정성, 공정성을 확인하는 데 중점을 둡니다. 이 단계에는 모델 계보, 버전을 꼼꼼하게 추적하고 수명주기 전반에 걸쳐 모델 아티팩트를 관리하는 작업이 포함됩니다.
이 단계에서 데이터 과학자는 엄격한 테스트 절차를 사용하여 모델 성능을 평가합니다. 뿐만 아니라 데이터 과학자는 다양한 메트릭과 교차 확인 기술을 사용하여 정확성, 일반화, 견고성을 평가합니다. 이렇게 하면 모델이 훈련 데이터에서는 잘 작동하지만 보이지 않는 데이터에서는 제대로 작동하지 않는 과적합이나 불공평하거나 차별적인 결과를 초래할 수 있는 편향과 같은 문제를 식별하고 해결할 수 있습니다. MLOps 팀은 체계적인 테스트 및 평가를 통해 고품질 모델만 다음 개발 단계로 진행되도록 하고 실제 애플리케이션에 긍정적으로 기여하도록 합니다.
MLOps 프로세스의 다음 단계는 빌드를 정의하고 파이프라인을 구축하는 것이며, 이는 머신 러닝 모델을 프로덕션에 안정적으로 배포하는 데 중요한 역할을 합니다. 팀은 확장성, 성능, 보안과 같은 요소를 고려하여 초기에 모델 배포에 필요한 인프라와 자원을 결정합니다. 여기에는 적합한 클라우드 또는 온프레미스 자원 선택, 컨테이너 또는 가상 머신 구성 작업, 환경이 머신 러닝 모델의 특정 요구 사항을 충족하도록 하는 것이 포함될 수 있습니다.
코드와 모델 아티팩트에 대한 버전 제어 체계를 설정하는 것도 중요합니다. 버전 관리 시스템은 장기간 동안 코드 및 모델의 변경 사항을 모니터링하는 데 사용되며. 추적성과 재현성을 보장합니다. 이는 특히 모델이 여러 번 반복되고 업데이트되는 MLOps에서 중요합니다. 효과적인 빌드 파이프라인을 구축함으로써 MLOps 팀은 모델을 개발에서 프로덕션으로 효율적으로 전환하여 최종 사용자에게 가치 있는 머신 러닝 솔루션을 제공할 수 있습니다.
MLOps 프레임워크의 중요한 구성 요소인 릴리스 파이프라인은 머신 러닝 모델을 운영 환경에 배포하기 전에 신뢰성과 무결성을 보장하도록 설계되었습니다. 이 단계에서는 모델을 배포하기 훨씬 전에 회귀나 문제를 탐지하기 위해 모델을 꼼꼼하게 테스트하고 확인하는 데 전념합니다. 이를 위해 MLOps 팀은 라이브 시스템에 영향을 주지 않고 엄격한 테스트를 수행할 수 있도록 프로덕션 환경을 모방하는 스테이징 환경을 사용하는 경우가 많습니다.
지속적인 통합 관행은 MLOps 릴리스 파이프라인의 중요한 부분입니다. 여기에는 코드와 모델 변경 사항을 공유 코드베이스에 지속적으로 통합하는 작업이 포함됩니다. 이 접근 방식을 통해 팀은 개발 주기 초기에 충돌이나 불일치를 식별하고 해결하여 최종 모델이 견고하고 프로덕션에서 사용될 준비가 완료되었는지 확인할 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 모델에서 이상 징후, 성능 병목 현상 또는 예상치 못한 동작을 포착하고 해결하는 데 도움을 주며 머신 러닝 시스템의 전반적인 안정성에 기여합니다. 기본적으로 MLOps의 릴리스 파이프라인은 철저한 검사와 확인을 거친 모델만 프로덕션 단계에 들어갈 수 있도록 하는 보호 장치 역할을 합니다.
MLOps 프레임워크의 배포 단계는 머신 러닝 모델이 개발 및 테스트에서 실제 프로덕션 환경으로 전환되는 중요한 순간입니다. 모델이 엄격한 테스트와 확인을 성공적으로 통과하면 정확성이 보장되고 배포 준비가 완료됩니다. 이 단계에서 DevOps 엔지니어는 배포 프로세스를 조율하는 데 중요한 역할을 합니다. 이들의 역할은 모델 호스팅에 필요한 인프라를 구성 및 관리하고, 모델이 프로덕션 환경의 요구에 맞게 확장될 수 있도록 하며, 모델을 기존 시스템과 원활하게 통합하는 것입니다.
신뢰성은 MLOps 배포의 초석입니다. DevOps 엔지니어는 중복 및 페일오버 메커니즘을 설정하여 다운타임을 최소화하고 머신 러닝 서비스의 지속적인 가용성을 보장하기 위해 최선을 다합니다. 확장성 역시 우선 과제입니다. 프로덕션 작업 부하가 크게 달라질 수 있고 모델은 성능 저하 없이 증가된 트래픽을 처리할 수 있어야 하기 때문입니다. DevOps 팀은 컨테이너화 및 오케스트레이션 도구를 활용하여 머신 러닝 작업 부하를 효율적으로 관리하고 확장합니다. 기본적으로 MLOps 배포는 DevOps 전문가와의 공동 작업을 통해 실제 운영 상황 내에서 머신 러닝 모델로부터 실질적인 가치를 실현할 수 있습니다.
스코어링은 MLOps 프로세스의 정점을 나타냅니다. 여기서 데이터 수집, 전처리, 훈련, 확인, 배포, 통합 과정을 거친 머신 러닝 모델은 새로운 데이터와 들어오는 데이터에 대한 예측이나 점수를 생성하는 데 적극적으로 사용됩니다. 이 단계에는 훈련된 모델을 실제 데이터에 적용하여 가치 있는 인사이트나 결정을 도출하는 작업이 포함되므로 이 단계를 모델 추론이나 점수 매기기라고도 부릅니다.
스코어링의 적용 분야는 다양하며 맞춤화된 제품 또는 콘텐츠 제안을 제공하는 추천 시스템, 의심스러운 거래를 실시간으로 플래그 지정하는 사기 탐지 시스템, 이미지를 자동으로 분류하는 이미지 인식 알고리즘 등 특정 사용 사례에 맞게 조정할 수 있습니다. 이러한 예측 기능을 운영 워크플로우에 통합함으로써 조직은 의사 결정을 개선하고, 작업을 자동화하며, 사용자 또는 고객에게 보다 맞춤화되고 효율적인 서비스를 제공할 수 있습니다.
스코어링은 일회성 이벤트가 아니라 새로운 데이터가 유입될 때 모델의 예측 능력을 지속적으로 활용하는 지속적인 프로세스입니다. MLOps 팀은 스코어링 파이프라인을 모니터링하고 유지하여 시간 경과에 따라 정확성과 효율성을 확인합니다. 또한 스코어링 결과와 모델 재훈련 간의 피드백 루프도 중요합니다. 실제 시나리오의 모델 성능에서 얻은 인사이트를 바탕으로 머신 러닝 모델을 개선할 수 있기 때문입니다.
엔터프라이즈 비즈니스에는 프로젝트 관리, 지속적 통합과 지속적 배포(CI/CD), 품질 보증 등의 영역에서 AI/ML 프로젝트가 제기하는 고유한 과제를 해결하는 MLOps가 필요합니다. MLOps는 DevOps 관행을 머신 러닝에 적용하여 머신 러닝 모델의 개발 및 배포를 간소화하고 데이터 과학 팀의 제공 시간을 단축하며 결함을 줄이고 생산성을 향상합니다.
MLOps는 코드 및 모델 아티팩트에 대한 명확한 워크플로우와 버전 제어를 통해 AI/ML 프로젝트를 효율적으로 관리합니다. 그리고 자동화된 테스트, 확인, 배포를 촉진하여 오류를 최소화하고 머신 러닝 솔루션의 제공을 가속화합니다. 또한 데이터 과학 팀이 실제 성능을 기반으로 모델을 지속적으로 개선하여 장기간 동안 정확성과 관련성을 유지할 수 있는 피드백 루프를 구축합니다.
MLOps의 기본 목표 중 하나는 수작업을 최소화하면서 프로덕션 환경에 머신 러닝 모델을 효율적으로 배포하는 것입니다. 자동화는 신뢰할 수 있는 방식으로 일관되게 모델을 배포하여 오류 위험을 줄이고 AI 애플리케이션의 시장 출시 기간을 단축할 수 있게 해줍니다. 또한 다양한 작업 부하를 처리하도록 모델의 효율적인 확장을 촉진하고 배포 프로세스가 반복 가능하고 관리 가능하도록 보장합니다.
MLOps는 강력한 버전 제어 체계를 확립하고, 모델 개발의 변경 사항을 추적하며, 전체 모델 수명주기를 문서화하여 머신 러닝의 재현성 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 이 목표는 소프트웨어 개발의 소스 통제와 유사하므로 불일치를 방지하고 모델을 정확하게 재현할 수 있도록 지원합니다. 재현성은 연구 및 실험뿐만 아니라 규정 준수 및 감사에도 중요합니다.
MLOps의 맥락에서 거버넌스는 머신 러닝 프로젝트에 대한 정책, 표준 및 베스트 프랙티스를 정의하고 적용하는 것을 의미합니다. 이러한 목표는 머신 러닝 이니셔티브가 규제 요구 사항, 데이터 개인정보 보호법 및 내부 규정 준수 표준을 준수하도록 합니다. MLOps 프레임워크는 조직이 AI 배포에서 투명성, 책임성 및 추적성을 유지하는 데 도움이 됩니다.
MLOps의 또 다른 목표는 다양한 작업 부하의 요구를 충족하도록 머신 러닝 모델을 확장하는 것입니다. 여기에는 모델 성능, 자원 할당, 인프라 프로비저닝을 최적화하여 AI 애플리케이션이 품질 또는 응답성의 저하 없이 증가하는 데이터 볼륨 및 사용자 상호 작용을 처리할 수 있도록 하는 작업이 포함됩니다.
공동 작업은 데이터 과학, 엔지니어링, 운영 팀 간의 장벽을 허무는 것을 목표로 하는 MLOps의 핵심 목표입니다. MLOps 관행은 생산적인 커뮤니케이션과 공동 작업을 적극적으로 장려하여 모든 이해 관계자가 조화롭게 협력하고 성공적인 머신 러닝 프로젝트를 달성할 수 있도록 합니다.
MLOps는 비즈니스 목적에 맞게 머신 러닝 프로젝트를 조정하여 AI 모델을 개발 및 배포하고 특정 비즈니스 요구와 과제를 해결할 수 있도록 합니다. 프로세스 최적화, 고객 경험 향상, 데이터로부터 실행 가능한 인사이트 생성 등 측정 가능한 가치를 제공하는 것을 목표로 합니다.
배포된 머신 러닝 모델의 지속적인 모니터링 및 관리는 MLOps의 핵심입니다. 여기에는 모델 성능, 데이터 드리프트, 시스템 상태 추적이 포함되며, 이를 통해 조직은 사전에 문제를 해결하고 실시간으로 변화하는 상황에 대응할 수 있습니다. 모니터링 및 관리는 프로덕션 환경에서 AI 애플리케이션이 장기적으로 지속 가능한 성공을 거두는 데 필수적입니다.
MLOps 엔지니어는 머신 러닝 모델과 프로세스의 운영 측면에 기본적으로 중점을 두고 데이터 과학과 운영 간의 격차를 해소하는 데 중추적인 역할을 합니다. 이들의 주요 책임은 머신 러닝 모델, 알고리즘 및 워크플로우가 프로덕션 환경에서 효율적이고 원활하게 실행되도록 하는 것입니다. 이를 위해서는 특히 시기 적절한 인사이트가 중요한 실시간 애플리케이션에서 데이터 과학자가 개발한 코드를 최적화하여 신속하게 예측하고 지연 시간을 최소화해야 합니다.
MLOps 엔지니어는 소프트웨어 엔지니어링과 DevOps 기술을 결합하여 AI 및 ML 모델을 운영합니다. 여기에는 모델 훈련, 확인, 배포를 위한 자동화된 파이프라인을 구축하고, 강력한 버전 제어 및 모니터링 시스템을 확립하고, 머신 러닝 작업 부하의 컴퓨팅 요구를 처리하기 위한 인프라를 최적화하는 작업이 포함됩니다. MLOps 엔지니어는 데이터 과학 팀이 모델 개발에서 프로덕션으로 전환하면서 모델이 실제 시나리오에서 정확하고 안정적으로 계속 작동하도록 하는 중요한 연결 고리 역할을 합니다. 이들의 역할은 조직 내에서 머신 러닝의 가치와 영향력을 극대화하고 속도나 품질을 저해하지 않으면서 최종 사용자에게 실행 가능한 인사이트를 제공하는 데 필수적입니다.
MLOps와 DevOps의 주요 차이점은 관련 도메인과 중점 영역에 있습니다. DevOps는 소프트웨어 엔지니어링에서 시작되었으며 주로 대규모 소프트웨어 프로덕션의 개발 및 운영과 관련이 있습니다. 자동화, 공동 작업, 효율적인 제공을 강조하여 배송 애플리케이션에 빠르고 지속적으로 반복 가능한 접근 방식을 제공하는 것을 목표로 합니다.
반면, MLOps는 머신 러닝 프로젝트에 특화된 엔지니어링 관행으로, DevOps의 원칙을 데이터 과학의 세계로 확장합니다. MLOps는 데이터 수집과 전처리부터 모델 개발, 평가, 배포, 지속적인 재훈련에 이르기까지 머신 러닝의 전체 수명주기를 포괄합니다. 이러한 다양한 프로세스를 응집력 있는 엔드 투 엔드 파이프라인으로 통합하여 프로덕션 환경에서 머신 러닝 모델을 효과적으로 개발하고 유지할 수 있도록 합니다. MLOps와 DevOps는 자동화와 공동 작업의 원칙을 공유하지만, MLOps는 머신 러닝의 고유한 과제와 요구 사항에 이 원칙을 적용합니다.
인공 지능 및 운영 분야에서 MLOps와 AIOps는 별개의 개념이지만 상호 보완적입니다. MLOps는 주로 머신 러닝 모델 및 워크플로우 관리에 중점을 두고 프로덕션 환경에서 효율적인 배포, 모니터링, 유지관리를 지원합니다. 반면, AIOps는 IT 운영을 위한 인공 지능을 의미하며, AI 및 머신 러닝 기술을 사용하여 이상 징후 탐지 자동화, 근본 원인 분석, 예측 유지관리와 같은 작업을 포함해 IT 및 인프라 관리를 향상하는 데 중점을 둡니다. MLOps는 머신 러닝 모델을 전문적으로 다루지만, AIOps는 AI 기반 인사이트와 자동화를 통해 IT 시스템 및 운영의 관리와 성과를 최적화하는 데 더 광범위하게 중점을 두고 있습니다.
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