머신 러닝 운영(MLOps)은 개발부터 프로덕션 환경에서의 배포 및 모니터링에 이르기까지 머신 러닝(ML) 모델의 수명 주기를 간소화하고 자동화하는 데 중점을 두는 분야입니다. MLOps는 소프트웨어 엔지니어링, 데이터 엔지니어링, DevOps의 원칙을 결합하여 ML 시스템의 견고성, 확장성, 유지보수성을 보장합니다.
MLOps에는 ML 모델의 효율적인 개발 및 배포를 지원하는 몇 가지 중요한 구성 요소가 포함되어 있습니다:
모델 배포: 모델이 학습되면 프로덕션 환경에 배포해야 합니다. 여기에는 모델을 다음과 같은 형식으로 내보내고 ONNX 와 같은 형식으로 내보내고 클라우드 플랫폼이나 엣지 디바이스에 배포하는 작업이 포함될 수 있습니다. 모범 사례를 이해하려면 모델 배포를 살펴보세요.
모니터링 및 유지 관리: MLOps는 데이터 드리프트나 성능 저하와 같은 문제를 감지하기 위해 지속적인 모니터링을 강조합니다. Weights & Biases 같은 도구는 모델 모니터링 및 성능 추적에 도움이 될 수 있습니다.
자동화 및 CI/CD 파이프라인: MLOps는 지속적 통합(CI) 및 지속적 배포(CD) 관행을 통합하여 테스트, 배포 및 업데이트를 자동화합니다. 이를 통해 ML 모델을 빠르고 안정적으로 반복할 수 있습니다.
프로덕션 환경에서 ML 시스템 관리의 복잡성으로 인해 MLOps는 최신 AI 및 ML 워크플로우에 필수적입니다. 주요 이점은 다음과 같습니다:
MLOps는 다양한 산업 분야에서 AI/ML을 비즈니스 운영에 원활하게 통합하는 데 사용됩니다. 다음은 두 가지 구체적인 예시입니다:
소매 재고 관리: MLOps 파이프라인은 컴퓨터 비전을 사용하여 모델 배포를 자동화하여 실시간으로 재고 수준을 추적할 수 있습니다. 예를 들어 Ultralytics YOLO더 스마트한 리테일 재고 관리를 위한 AI 블로그에서 설명한 것처럼 엣지 디바이스에 모델을 배포하여 진열대에 있는 제품을 계산하고 분류할 수 있습니다.
의료 진단: 의료 분야에서 MLOps는 뇌종양 탐지 데이터 세트와 같은 의료 이미지를 분석하는 모델을 지속적으로 업데이트하고 신뢰성을 모니터링합니다. 이는 새로운 데이터를 사용할 수 있게 됨에 따라 진단 정확도를 유지하는 데 매우 중요합니다.
MLOps는 DevOps와 유사점을 공유하지만, ML 시스템의 고유한 과제에 초점을 맞춘다는 점에서 차별화됩니다:
데이터 종속성: 기존 소프트웨어와 달리 ML 모델은 데이터 품질에 크게 의존합니다. MLOps는 데이터 전처리 및 데이터 세트 편향과 같은 문제를 해결합니다.
모델 수명 주기: MLOps는 소프트웨어 배포를 넘어 미세 조정에서 강조한 것처럼 모델 재교육 및 미세 조정과 같은 지속적인 작업으로 확장됩니다.
다양한 도구를 통해 효과적인 MLOps를 실행할 수 있습니다:
Docker: 일관된 개발 및 배포 환경을 위한 컨테이너화를 지원합니다. ML 워크플로우의 Docker에 대해 자세히 알아보세요.
ClearML: 실험 추적 및 MLOps 자동화를 용이하게 합니다. ClearML 통합으로 ML 파이프라인이 어떻게 향상되는지 살펴보세요.
MLOps는 최신 AI 및 ML 애플리케이션의 필수적인 부분으로, 모델을 효과적으로 개발할 뿐만 아니라 원활하게 배포 및 유지 관리할 수 있도록 지원합니다. 조직은 MLOps를 도입함으로써 머신 러닝의 잠재력을 최대한 발휘하여 산업 전반에 걸쳐 강력하고 확장 가능한 솔루션을 제공할 수 있습니다. 머신 러닝과 비즈니스에 미치는 혁신적 영향에 대해 자세히 알아보세요.
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