MLOps 는 머신러닝 애플리케이션의 개발, 배포 및 운영을 효과적으로 통합하는 문화와 관행을 의미합니다. 이를 통해 지속적인 통합과 배포를 강조하여 모델의 효율적인 개발과 배포를 보장하고, 배포 이후에도 적절한 모니터링과 거버넌스를 강조합니다. 기업은 MLOps를 통해 프로젝트를 보다 효율적으로 관리할 수 있으며, AI 솔루션의 효율성, 확장성, 안정성을 개선할 수 있습니다.
Why MLOps?
자동화된 재훈련
머신러닝 모델이 새로운 데이터에 따라 지속적으로 발전하고 최신 정보에 대응하기 위해 필요한 프로세스로, 새로운 데이터의 수집 및 처리부터 모델의 재학습, 평가, 그리고 배포까지의 과정을 자동화하여 모델이 실제 환경에서 항상 최적의 성능을 유지할 수 있도록 합니다.
릴리스 주기 단축
자동화된 파이프라인과 연속적인 통합/배포를 통해 머신러닝 모델의 업데이트 주기를 단축하여, 변화하는 환경에 빠르게 대응하고 고객에게 신속한 서비스 제공을 가능케 합니다. 이는 최신 정보에 따른 더 나은 모델 성능과 더 빠른 시장 진입을 가능하게 합니다.
코드 버전 관리 지원
모델의 코드 버전 관리와 매개변수 추적을 통해 실험의 복제 가능성과 투명성을 확보합니다. 이는 협업과 모델의 안정성을 유지하며, 실험과 업데이트를 효율적으로 추적하여 문제 해결을 용이하게 합니다.
반복 작업 자동화
데이터 전처리, 모델 학습, 평가, 배포 등의 반복적인 작업을 자동화하여 생산성을 높이고 오류 가능성을 줄여 전체적인 작업 흐름을 개선합니다. 이를 통해 리소스를 더 효율적으로 사용하고 모델 개발 속도를 높일 수 있습니다.
일관된 워크플로우
머신러닝 모델의 라이프사이클을 관리하기 위한 효율적인 접근 방식을 통해 팀은 모델의 안정성을 유지하고 효율적으로 협업하여 신속한 개발 및 배포를 달성할 수 있습니다.
규정 준수
규정 및 정책을 자동화된 프로세스나 검증 도구를 통해 모델의 개발과 운영에 적용하여, 기업이 규정을 준수하고 안전한 머신러닝 솔루션을 제공할 수 있도록 지원합니다.
편향성 감소
MLOps는 모델 개발의 편향성을 완화하여 공정한 기능 가중치를 보장함으로써 신뢰성과 포용성을 향상시킵니다. 이를 통해 보다 윤리적이고 편견 없는 AI 시스템 개발을 촉진합니다.
앞으로의 MLOps는 상당한 발전과 광범위한 도입이 예상됩니다. Grand View Research의 최신 보고서에 따르면, 2023년부터 2030년까지 전 세계 MLOps 시장은 39.7%의 연평균 성장률(CAGR)로 성장할 것으로 예상되며, 이러한 성장세는 무시할 수 없는 수준에 이르렀습니다. MLOps는 계속해서 머신러닝 환경을 혁신하며, 모델 개발, 배포, 관리 프로세스의 효율성과 확장성을 촉진할 것으로 기대됩니다. 기업들이 간소화된 ML 운영의 가치를 점차적으로 인식함에 따라 MLOps 에코시스템 내에서 도구, 기술, 모범 사례의 지속적인 혁신을 기대할 수 있으며, 이러한 진화를 통해 기업은 AI와 머신러닝의 잠재력을 최대한 활용하여 다양한 산업 분야에서 성장과 경쟁력을 강화할 수 있을 것입니다.
Neptune.ai는 여러 실험에 집중하는 연구 및 개발 팀을 위해 맞춤화된 중요한 ML 메타데이터 저장소로 부상하고 있습니다. 이 플랫폼은 하이퍼파라미터, 메트릭 및 출력 파일 추적과 함께 실험의 원활한 로깅 및 시각화를 지원합니다. 또한 실험 공유와 같은 협업 기능을 제공하여 팀의 결속력과 효율적인 워크플로 관리를 지원합니다.
주목할 만한 기능으로는 실험을 일관되게 비교하고, 모델 훈련 진행 상황을 모니터링하고, 팀 협업을 촉진하고, 실험을 손쉽게 재현하고, 모델을 원활하게 버전 업할 수 있는 기능이 있습니다. 모든 실험 메타데이터가 중앙 집중화되어 있으므로 팀은 더욱 확실하게 가설을 반복하고, 실험에 대한 즉각적인 피드백으로 시간을 절약하며, 데이터 세트에서 생산까지 모델 라이프사이클을 간소화할 수 있습니다.
Weights & Biases(W&B)는 학습, 세부 조정 및 기초 모델 활용을 위한 맞춤형 도구 모음을 제공하는 중추적인 AI 개발자 플랫폼으로 부상하고 있습니다. 이 종합적인 머신 러닝 플랫폼은 데이터 과학 팀이 실험을 추적하고, 데이터 세트를 버전 관리하고, 모델 성능을 평가하고, 효과적으로 반복할 수 있는 기능을 제공합니다.
W&B 모델은 실험 추적, 모델 레지스트리 관리, 워크로드 확장, 하이퍼파라미터 튜닝과 같은 기능을 포함한 모델 학습 및 세부 조정을 위한 경량 툴을 모듈식 접근 방식을 통해 제공합니다.
ㅡ W&B 프롬프트는 언어 모델 실험을 디버깅하고 효과적으로 분석합니다.
ㅡ W&B Core는 아티팩트 버전 관리, 표 형식 데이터 시각화, 협업 보고 등 데이터와 모델을 추적, 시각화하고 결과를 전달하기 위한 강력한 빌딩 블록을 핵심적으로 제공합니다.
DagsHub는 효율적인 데이터 및 모델 관리, 코드베이스에 원활하게 통합된 협업 기능을 갖춘 AI /ML 개발을 위한 강력한 플랫폼입니다.
텍스트, 이미지, 오디오, 의료 영상, 바이너리 파일과 같은 비정형 데이터 유형에 맞게 설계되어 데이터 세트 관리 및 버전 관리를 간편하게 합니다. 또한 실험 추적, 매개변수 및 메트릭 로깅, 결과 분석, 간소화된 사용을 위한 데이터 주석, 모델 레지스트리 및 배포 관리 등 포괄적인 기능을 제공합니다.
개발자는 DagsHub를 통해 데이터 주석부터 모델 배포에 이르기까지 AI 및 ML 프로젝트를 효과적으로 관리하고 협업할 수 있습니다.
MLflow는 전체 머신 러닝 수명 주기를 간소화하도록 설계된 오픈 소스 플랫폼입니다. 실험 추적, 버전 관리 및 배포 기능을 제공하는 MLflow는 데이터 과학 팀이 실험을 손쉽게 기록 및 비교하고, 메트릭을 추적하고, 모델과 아티팩트를 구성할 수 있도록 지원합니다.
특히 MLflow는 오픈 소스이기 때문에 모든 ML 라이브러리 및 플랫폼과 통합할 수 있으며, 포괄적인 접근 방식을 통해 개발부터 생산까지 엔드투엔드 ML 및 GenAI 워크플로우를 관리할 수 있습니다.
Comet ML은 클라우드 기반 실험 추적 및 최적화 플랫폼입니다. 사용자는 코드, 하이퍼파라미터, 메트릭, 결과물을 추적하면서 실험을 원활하게 기록하고 시각화할 수 있습니다. 또한 Comet은 대화형 시각화, 협업 기능, 인기 있는 ML 라이브러리와의 통합을 통해 실험 추적을 위한 종합적인 솔루션을 제공합니다.
Comet의 ML 플랫폼인 Moving ML Forward는 모델 학습 및 배포에 사 용되는 도구에 관계없이 생산성, 재현성, 협업을 우선시하여 클라우드, 가상 프라이빗 클라우드(VPC), 온프레미스 등 어떤 환경에서든 Comet은 머신 러닝을 발전시킬 수 있는 다목적 플랫폼을 제공합니다.
MLOps는 머신러닝 기술의 발전과 함께 모델 운영을 혁신적으로 간소화하는 핵심적인 역할을 하고 있으며, 빠르게 발전하는 AI 시장에서 경쟁력을 유지하기 위한 필수적인 요소로 자리 잡았습니다. 데이터 과학 및 개발 팀은 이러한 기술 발전과 다양한 MLOps 도구를 빠르게 수용하여 생산성을 향상하고 협업을 촉진함으로써 궁극적으로 머신 러닝 이니셔티브의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.
