모델 배포의 의미와 개념에 대해 알아보겠습니다.
모델 배포의 의미와 개념 이해
모델 배포는 다음을 의미합니다. 머신러닝학습 과정을 통해 만들어진 모델을 만들고 이를 서비스로 운영 환경에 배포하여 사용자가 사용할 수 있도록 하는 과정을 말합니다. 모델 배포는 개발 환경에서 만든 머신러닝 모델을 실행 가능하게 만들고 실제 사용자가 접근할 수 있도록 하는 과정입니다. 머신러닝 모델을 프로덕션 환경에 반영하여 최종 사용자가 사용할 수 있도록 하는 과정입니다. 모델 배포에는 두 가지 대표적인 방법이 있습니다. 모델 배포의 두 가지 대표적인 방법은 모델 배포입니다. API(Application Programming Interface)형태머신 러닝 모델을 이미지로 제공하여 웹에 공개하는 방법입니다. 도커이것이 이런 컨테이너로 배포하는 방법입니다. 모델 배포는 일회성 작업이 아닙니다. 모델을 만든 후 거기서 끝나지 않고 MLOps 프로세스를 통해 지속적으로 재교육되고 재배포됩니다.
모델 배포의 의미와 개념에 대한 설명
모델 배포는 머신러닝을 통해 학습한 모델을 서비스로 배포하는 과정을 말한다. 모델 배포는 타겟 환경에서 만들어진 머신러닝 모델을 제공하는 과정이다. 모델 배포는 머신러닝 모델을 실행하여 접근 가능하게 만드는 것이다. 모델을 개발하는 과정에서는 보통 개발환경에서 실행하면서 개발하지만, 모델을 실제 서비스로 만들어 사용자에게 제공하려면 개발환경이 아닌 운영환경에 반영해야 한다. 모델 배포는 머신러닝 모델을 최종사용자가 사용하는 운영환경에 배포하는 것을 말한다. 모델 배포에는 테스트 목적으로 스테이징 환경에 배포하는 것도 포함된다. 모델 배포에는 다양한 기술과 방법이 있다. 모델 배포에는 크게 두 가지 방법이 있다. 하나는 모델을 API(Application Programming Interface)로 제공하여 웹에서 사용할 수 있도록 하는 것이다. API 방식의 대표적인 예는 다음과 같다. 채팅 GPT(채팅 GPT)또 다른 방법은 머신 러닝 모델을 이미지로 생성하고 Docker와 같은 컨테이너로 배포하는 것입니다.[모델 배포의 대표적인 2가지 방법]
머신 러닝 모델을 API로 제공하는 방법은 한 소프트웨어가 다른 소프트웨어의 기능과 데이터를 사용할 수 있도록 하는 매개체 역할을 하는 것입니다. 머신 러닝 모델은 한 번 만들어지고 끝나지 않습니다. 머신 러닝 모델은 지속적으로 개선되고 MLOps 프로세스를 통해 지속적으로 재교육되고 재배포됩니다. 여기서 재배포 프로세스도 모델 배포에 포함됩니다. MLOps는 머신 러닝을 사용하여 모델을 개발, 배포 및 운영하는 프로세스를 말합니다. 모델을 개발할 때는 일반적으로 개발 환경에서 실행합니다. 그러나 실제 사용자가 서비스로 사용하려면 개발 환경 밖에서 운영 환경에 반영되어야 합니다. 배포는 모델을 프로덕션 환경에 반영하여 모델을 실행, 사용 및 액세스할 수 있도록 하는 것입니다. 모델은 테스트를 위해 스테이징 환경에 배포하거나 최종 사용자가 사용하는 프로덕션 환경에 반영할 수 있습니다. 모델 배포는 개발된 머신 러닝 모델을 실제 테스트 환경이나 운영 환경에 통합하여 사용자가 실제로 생성된 머신 러닝 모델을 사용할 수 있도록 하는 프로세스입니다. 모델 배포를 통해 사용자는 모델에서 생성된 통찰력과 예측을 실제로 사용하여 의사 결정 프로세스에 적용할 수 있습니다. 모델 배포는 생성된 모델이 가치를 제공할 수 있도록 하는 중요한 프로세스입니다. 머신 러닝 모델을 만드는 프로세스가 프로젝트로 수행된 경우 모델 배포는 머신 러닝 프로젝트의 성공을 결정하는 데 중요한 요소가 될 수 있습니다. 머신 러닝 배포는 기존 소프트웨어 프로그램 배포와 다릅니다. 머신 러닝 모델 배포에는 Fast API를 사용하여 예측 함수를 POST 요청 엔드포인트로 래핑하고 엔드포인트를 노출하거나 수백만 명의 사용자가 밀리초 지연 시간과 99% 가동 시간으로 미리 모델을 사용할 수 있도록 인프라를 설정하고 문제가 발생하면 실시간으로 적절한 사람에게 알리고 문제를 해결하기 위한 업데이트를 배포하는 것이 포함됩니다. 모델 배포에는 일반적으로 API를 통해 환경에 업데이트를 배포하는 것이 포함됩니다. 데이터베이스(DB, DataBase)I screen UI(User Interface)와 같은 어플리케이션과 통합하여 사용할 수 있습니다. 모델 배포 방법은 REST API를 통한 것입니다. 전제에 서버에 직접 배포하는 방법 구름 또한 기반 서비스를 사용하는 배포 방식으로도 분류할 수 있습니다. 특히 클라우드 기반 서비스를 사용하는 배포 방식은 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하는 서비스 유형입니다. 아마존 웹 서비스(AWS)구글 클라우드 플랫폼, 마이크로소프트 애저머신 러닝 모델을 쉽게 배포하고 관리할 수 있는 다양한 도구를 제공합니다. 머신 러닝 모델을 배포하기 전에 모델 성능이 최적화됩니다. 모델 최적화는 모델의 정확도를 높이고 예측을 더 빠르게 하며 시스템 리소스 사용을 최소화하는 프로세스입니다. 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 가지치기, 양자화 및 모델 앙상블이 모델 최적화 기술로 사용됩니다. 모델 배포는 회사가 실제 이익을 얻을 수 있는 단계가 될 수 있습니다. 머신 러닝 모델 자체를 만드는 것이 실제로 가장 중요하지만, 만들어진 모델을 실제 시스템 환경에 반영하는 것도 매우 중요한 영역입니다. 모델을 성공적으로 배포하는 것은 비즈니스의 성공적인 운영과 직접 관련이 있기 때문입니다. 머신 러닝 모델을 배포하고 최적화하는 프로세스는 모델이 실제 비즈니스 환경에서 최상의 가치를 제공할 수 있도록 하는 중요한 프로세스이므로 중요하게 다루어야 합니다.