Machine Learning Operations의 약자인 MLOps는 프로덕션 기계 학습(ML) 수명 주기를 관리하는 데 도움이 되는 데이터 과학자와 운영 전문가 간의 협업 및 커뮤니케이션을 위한 방식입니다. 이는 엔드투엔드 ML 수명주기를 간소화하고 자동화하여 ML 모델 개발 및 제공 프로세스를 더욱 강력하고 반복 가능하게 만들도록 설계되었습니다.
MLOps(머신러닝 운영) 유래의 역사와 최초의 언급
MLOps는 소프트웨어 개발과 IT 팀 간의 프로세스를 자동화하는 일련의 관행인 DevOps의 등장에서 유래되었습니다. AI와 머신러닝의 출현으로 ML에 맞춰진 유사한 접근 방식의 필요성이 분명해졌습니다. "MLOps"라는 용어는 조직이 기계 학습 모델 배포 및 유지 관리와 관련된 고유한 과제를 인식하기 시작한 2015년경에 처음 등장했습니다.
MLOps(기계 학습 운영)에 대한 자세한 정보: 주제 확장
MLOps는 DevOps 원칙을 기반으로 하지만 특히 ML의 고유한 특성을 목표로 합니다. 다음에 중점을 둡니다.
- 협동: 데이터 과학자, 엔지니어 및 기타 이해관계자 간의 협업을 강화합니다.
- 오토메이션: ML 모델 수명주기를 자동화하여 개발에서 생산으로의 원활한 전환을 보장합니다.
- 모니터링: ML 모델의 성능을 지속적으로 모니터링하여 관련성과 효율성을 유지합니다.
- 통치: 법률 및 규정 준수, 보안, 윤리 준수를 보장합니다.
- 확장성: 증가된 로드와 더 큰 데이터 세트를 처리하기 위해 ML 모델을 확장합니다.
MLOps(기계 학습 작업)의 내부 구조: MLOps 작동 방식
MLOps의 내부 구조에는 다음과 같은 몇 가지 핵심 구성 요소가 포함됩니다.
- 모델 개발: 전처리, 훈련, 검증, 테스트가 포함됩니다.
- 모델 배포: 검증된 모델을 프로덕션으로 이동하는 작업이 포함됩니다.
- 모니터링 및 유지 관리: 최적의 성능을 보장하기 위해 지속적인 모니터링과 유지보수를 수행합니다.
- 협업 도구: 다양한 이해관계자 간의 원활한 소통을 촉진하는 플랫폼입니다.
- 버전 관리: 모델과 데이터의 변경 사항과 버전을 추적합니다.
- 자동화 도구: 개발부터 배포까지 ML 수명주기를 자동화하는 도구를 사용합니다.
MLOps(머신러닝 운영)의 주요 기능 분석
MLOps의 주요 기능은 다음과 같습니다.
- 엔드투엔드 자동화: 모델 개발부터 배포까지 전 과정을 간소화합니다.
- 모델 재현성: 모델이 일관되게 재현될 수 있는지 확인합니다.
- 모델 모니터링: 문제를 조기에 감지하기 위해 생산 중인 모델을 모니터링합니다.
- 확장성: 데이터 크기 및 복잡성 증가를 지원합니다.
- 보안 및 규정 준수: 보안 표준 및 규정 준수를 충족합니다.
MLOps 유형(기계 학습 작업)
MLOps는 배포 및 사용량을 기준으로 분류할 수 있습니다.
| 유형 | 설명 |
|---|---|
| 온프레미스 MLOps | 조직의 인프라 내에서 관리됩니다. |
| 클라우드 기반 MLOps | 확장성과 유연성을 위해 클라우드 서비스를 활용합니다. |
| 하이브리드 MLOps | 온프레미스와 클라우드 기능을 결합합니다. |
MLOps(머신러닝 운영) 활용 방법, 문제점 및 해결 방법
사용 방법:
- 보건 의료: 예측분석, 진단 등
- 재원: 사기탐지, 위험분석 등
- 소매: 고객행동분석, 재고관리 등
문제:
- 데이터 왜곡: 훈련 데이터와 프로덕션 데이터 간의 불일치.
- 모델 드리프트: 모델 정확도에 영향을 미치는 기본 데이터의 변경 사항입니다.
- 보안 문제: 데이터 개인 정보 보호 및 모델 무결성을 보장합니다.
솔루션:
- 지속적인 모니터링: 문제를 조기에 감지하고 수정합니다.
- 버전 관리: 변경 사항을 추적하고 일관성을 보장합니다.
- 보안 프로토콜: 강력한 보안 조치를 구현합니다.
주요 특징 및 기타 유사 용어와의 비교
| 용어 | 형질 | MLOps |
|---|---|---|
| 데브옵스 | 소프트웨어 개발 수명주기 | 기계 학습 수명 주기로 확장 |
| 데이터옵스 | 데이터 파이프라인 및 통합에 중점을 둡니다. | 데이터 및 모델 관리 포함 |
| AIOps | AI를 사용하여 IT 운영 자동화 | AI 및 ML 작업을 관리합니다. |
MLOps와 관련된 미래의 관점과 기술
MLOps의 향후 발전에는 다음이 포함될 수 있습니다.
- AI의 통합: ML 수명주기의 더 많은 단계를 자동화합니다.
- 향상된 협업 도구: 더욱 원활한 커뮤니케이션을 위해.
- AI의 윤리: MLOps에 윤리적 고려 사항을 통합합니다.
프록시 서버를 MLOps와 사용하거나 연결하는 방법
OneProxy에서 제공하는 것과 같은 프록시 서버는 MLOps에서 다음과 같은 용도로 유용할 수 있습니다.
- 데이터 수집: 다양한 소스에서 익명으로 데이터를 수집합니다.
- 로드 밸런싱: 모델 훈련 중 서버 과부하를 방지하기 위해 요청을 분산합니다.
- 보안: 추가 보안 계층 역할을 하여 민감한 데이터와 모델을 보호합니다.
관련된 링크들
이 문서에 제시된 정보는 MLOps, 해당 기능, 애플리케이션 및 OneProxy에서 제공하는 것과 같은 서비스와 통합할 수 있는 방법에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. MLOps를 이해함으로써 조직은 기계 학습 모델의 개발, 배포 및 유지 관리를 간소화하여 AI 및 ML의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.
