MLOps - 머신러닝 운영 프로세스
📊 근거형
💡
학습 전략: 수집 & 반복 (Application)
유용한 정보를 수집하고 실제로 활용
MLOps란?
MLOps(Machine Learning Operations)는 머신러닝 모델의 개발부터 배포, 운영까지의 전체 생명주기를 관리하는 방법론입니다.
MLOps 프로세스
Discovery Phase (탐색 단계)
Business usecase definition
비즈니스 유스케이스를 정의하고 문제를 명확히 합니다.
Data exploration
데이터를 탐색하고 이해하는 단계입니다.
- 데이터의 특성 파악
- 데이터 품질 검증
- 패턴 및 인사이트 도출
Architecture & Algorithm selection
적절한 아키텍처와 알고리즘을 선택합니다.
- 문제에 맞는 모델 아키텍처 결정
- 알고리즘 비교 및 선택
- 성능과 리소스 요구사항 고려
Development Phase (개발 단계)
Data pipeline & feature engineering
데이터 파이프라인을 구축하고 피처 엔지니어링을 수행합니다.
- 데이터 수집 및 전처리 자동화
- 피처 추출 및 변환
- 데이터 품질 모니터링
Model building
모델을 구축하고 학습시킵니다.
- 모델 아키텍처 구현
- 하이퍼파라미터 튜닝
- 학습 프로세스 최적화
Model evaluation
모델의 성능을 평가합니다.
- 평가 지표 선정
- 교차 검증
- 모델 비교 분석
Presentation of results
결과를 시각화하고 보고합니다.
- 성능 지표 시각화
- 인사이트 도출
- 이해관계자와 커뮤니케이션
Deployment Phase (배포 단계)
Plan for deployment platform
배포 플랫폼을 계획합니다.
- 인프라 요구사항 분석
- 확장성 고려
- 비용 최적화
Model operationalization
모델을 운영 환경에 배포합니다.
- API 엔드포인트 구성
- 모델 서빙 설정
- CI/CD 파이프라인 구축
Model monitoring
배포된 모델을 모니터링합니다.
- 성능 모니터링
- 데이터 드리프트 감지
- 알림 시스템 구축
MLOps의 중요성
MLOps를 통해 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다:
- 재현성: 모델 학습과 배포 과정을 재현 가능하게 만듭니다
- 자동화: 반복적인 작업을 자동화하여 효율성을 높입니다
- 모니터링: 실시간으로 모델 성능을 추적하고 문제를 조기에 발견합니다
- 협업: 데이터 과학자, 엔지니어, 운영팀 간의 협업을 원활하게 합니다
- 확장성: 여러 모델을 체계적으로 관리하고 확장할 수 있습니다