개발과 운영을 한 번에 효율화 하는 MLOps 정의와 플랫폼
" 성공적인 머신러닝의 워크플로우 단계 "
지난 시간에는 머신러닝에 대한 개념과 정의를 돌아보며, 머신러닝이란 경험과 학습을 통해 자동으로 개선하는 컴퓨터 알고리즘이라는 것을 알 수 있었는데요. 이때 데이터 훈련을 통해 모델을 만들고 새로운 데이터를 예측하는 것에 초점을 맞추고 있기 때문에, 양질의 데이터가 아주 중요하다는 점 기억하시고 계신가요?
▶머신러닝 이해하기: https://blog.naver.com/xiilab/223428011674
성공적인 머신러닝 프로젝트는 데이터 수집 - 점검 및 탐색 – 모델 학습 및 훈련 - 평가 - 배포의 크게 6단계의 워크플로우를 거치게 되고 이 과정을 계속 반복합니다. 하지만 이 일련의 과정들이 모두 수동으로 처리된다면, 시간이 굉장히 오래 걸리고 오류가 발생하기 쉬우며, 재현 가능성이 낮은데요.
이때 머신러닝 워크플로우를 자동화한다면 어떻게 될까요? 모든 과정을 자동화하여 실행 시간을 단축 시키며 실험의 정확성을 높일 수 있어, 프로젝트 내 오류를 줄이며, 결과의 재현 가능성을 보장할 수 있습니다. 이를 통해 팀 내에서의 협업을 용이하게 하고, 새로운 작업을 빠르게 반복할 수 있게 해줍니다.
오늘은 여러분의 성공적인 프로젝트를 위한 중요한 전략 중 하나인 MLOps에 대해서 알려드리겠습니다.
" MLOps 개념 살펴보기 "
MLOps는 머신러닝 (ML)과 운영(Ops)을 결합하여, ML 모델을 개발하고 프로덕션 환경에 배포하는 모든 프로세스를 포괄하는 개념입니다. 쉽게 말해서 위에서 언급한 6단계의 워크플로우를 자동화하고 통합함으로써 ML 모델의 효율성과 안정성을 높이는 프레임워크입니다.
여러분들이 MLOps를 검색하게 될 때 자주보게 되는 위의 사이클 이미지와 같이 체계적이고 자동화된 방식으로 모델을 통해 해당 데이터 세트를 실행합니다.
" MLOps를 통한 워크플로우 단계별 목표 "
위에서 살펴보았던 워크플로우는 또 한번 세 계의 단락으로 구분할 수 있는데요. 머신러닝 ML 파이프라인을 자동화하여 모델을 지속적으로 학습시키고, 이를 통해 모델 예측 서비스를 지속적으로 제공할 수 있습니다. 단계간 전환이 자동으로 이루어지게 되면서 빠르게 실험하고 이동할 수 있어 파이프라인을 지속적으로 유지할 수 있습니다.
1️⃣ 데이터 수집 및 준비:
ML 모델을 학습하기 위해서는 적절한 데이터를 수집하고 준비해야 합니다.
MLOps 시스템은 데이터를 수집하고 준비하는 역할을 합니다.
2️⃣ 모델 학습 및 평가:
데이터를 기반으로 ML 모델을 학습하고 평가합니다.
MLOps 시스템은 모델 학습 및 평가를 자동화하여 효율성을 향상시킵니다.
3️⃣ 모델 배포 및 운영:
학습된 모델을 프로덕션 환경에 배포하고 운영합니다.
MLOps 시스템은 모델 배포 및 운영을 자동화하기 때문에 편의성 역시 향상시킬 수 있습니다.
" MLOps의 구성요소 "
🔷데이터 및 리소스 관리
- 현실세계에서 새로운 데이터가 생성됩니다. 예시로 웹사이트에서 사용자가 입력한 데이터, 센서에서 수집된 데이터 등이 있습니다.
- ex)데이터 수집 및 준비/ 데이터 저장 및 관리 / 컴퓨팅 리소스 관리
🔷모델 개발 및 배포
- ML모델은 데이터를 기반으로 학습됩니다. 데이터에서 패턴을 학습하고 이를 사용하여 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다.
- 학습된 모델은 프로덕션 환경에 배포됩니다. 프로덕션 환경은 사용자에게 서비스를 제공하는 환경입니다. 사용자는 모델을 사용하여 새로운 데이터에 대한 예측을 얻을 수 있습니다.
🔷 모니터링 및 운영
- 배포된 모델을 사용자가 사용함으로써 데이터를 얻고 해당 데이터로 모델을 재훈련합니다.
- EX) 모델 성능 모니터링/ 모델 버전 관리
단계별 목표와 구성요소에서 보았던 내용과 같이 머신러닝 자동화를 통해 프로젝트의 복잡성을 관리하고, 실험을 빠르게 반복하며, 결과의 재현 가능성을 보장하게 되는데요.
예를 들어, 우리가 시험을 보는 것과 같이 공부를 하고, 시험을 쳐서 틀린 내용은 오답노트로 정리하고, 100점을 맞을 때까지 재시험을 치게 되는 것처럼 MLOps도 정확도를 위해서 끊임 없이 사이클을 돌게 되는 것과 같습니다.
" 머신러닝지원관리 MLOps 플랫폼 "
이때 아스트라고는 워크플로우 자동화 단계에서 가장 중요한 ‘모델 학습 및 평가’ 단계에 도움을 줄 수 있는데요. 사용자가 원하는 Object Detection 모델 및 소스 등을 통해 모델 학습 과정을 간소화하고, 최적화된 환경에서 학습이 이루어질 수 있도록 리소스를 자동화합니다.
또한, 잡스케쥴러를 통해 작업에 필요한 GPU 자원을 자동으로 배치하고, 데이터 학습을 효율적으로 관리해줍니다. 또한 리소스를 제대로 활용하지 못하는 워크로드를 검증하고 회수하여 리소스 낭비를 예방할 수 있는데요. 이처럼 데이터 학습을 효율적으로 관리해주기 때문에 머신러닝 라이프 사이클을 더욱 원활하게 지속할 수 있습니다.
"효율적 AI 수행이 가능하려면 아스트라고"
오늘 함께 알아본 내용을 바탕으로 MLOps는 ML 모델의 개발, 배포. 운영의 전 과정을 효율적으로 수행하기 위한 방법론과 도구로 정의할 수 있는데요. 아스트라고 내에 적용된 MLOps 프레임워크는 ML 모델의 효율성과 안정성을 향상시킬 수 있으며, 개발자와 데이터사이언티스트, 관리자 등 다양한 팀과 분야에서 ML의 활용을 확대하는 데 기여할 수 있습니다.
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