MLOps의 의미와 개념에 대해 알아봅시다.
MLOps의 의미와 개념 이해
MLOps는 머신러닝 모델을 안정적이고 효율적으로 운영하고 관리하기 위한 협업 시스템을 말합니다. MLOps는 기계 학습(ML)Ops와 Operations를 합친 합성어입니다. MLOps(Machine Learning Model Operationalization Management)는 DevOps에 머신러닝, 데이터 엔지니어링을 결합한 머신러닝 운영 환경입니다. 일반적으로 MLOps는 솔루션 형태로 제공됩니다. MLOps의 목적은 머신러닝 모델을 만들기 위해 모델링 자체에 좀 더 집중할 수 있도록 머신러닝과 관련된 안정적인 인프라 환경과 자동화된 운영체제를 제공하는 것입니다. MLOps는 머신러닝 모델 개발 및 머신러닝 모델 운영에 수반되는 반복 작업을 최소화하고 비즈니스 가치 창출에 더욱 집중하기 위한 것입니다. MLOps는 기계 학습 모델의 수명 주기 관리를 표준화, 자동화, 단순화합니다. . 데이터 수집, 데이터 전처리, 모델 학습, 모델 평가 및 추론, 모델 배포, 모니터링 및 유지 관리를 자동화합니다. MLOps는 머신러닝과 관련된 일련의 프로세스를 효과적으로 운영하고 관리하기 위한 방법론입니다.
MLOps 의미 및 개념 설명
MLOps는 인공지능(AI) 분야에서 머신러닝 모델을 안정적이고 효율적으로 개발, 배포, 유지 관리하기 위한 방법론을 말합니다. MLOps는 기계 학습 모델을 안정적이고 효율적으로 유지하는 것을 목표로 합니다. MLOps는 기계 학습 모델 개발뿐만 아니라 데이터 수집 및 분석 단계, 모델 학습 및 배포 프로세스를 포함한 전체 기계 학습 프로세스에 관한 것입니다. 생애주기를 포괄하는 개념이다. MLOps는 머신러닝(ML)과 운영(Ops)의 합성어입니다. MLOps는 개발과 운영을 결합한 DevOps와 유사한 개념입니다. DevOps는 IT 개발 분야입니다. 소프트웨어 프로그램 개발자와 IT 시스템 아키텍처, 인프라, 정보통신 보안 기술 전문가가 팀을 이루어 개발 업무를 수행하는 개발과 운영을 결합한 IT 협업 시스템을 말한다. 마찬가지로 MLOps의 경우에도 데이터 관리와 머신러닝, 시스템 개발, 서비스 운영 등의 업무가 별도로 운영되지 않고 유기적으로 결합, 연결되는 협업 시스템을 말한다. 일반적으로 MLOps는 인공지능(AI)과 컴퓨터가 사람의 개입 없이 독립적으로 데이터를 처리하는 곳이다. 수집부터 서비스 수행까지 모든 것을 통제할 수 있는 자동화된 시스템을 말합니다. MLOps는 일반적으로 기계 학습의 전체 수명 주기를 관리하는 솔루션 형태로 제공됩니다. MLOps 솔루션을 사용하면 머신러닝 모델을 활용한 데이터 수집 및 분석부터 머신러닝 모델 학습 및 배포까지 전체 프로세스를 관리하고 모니터링할 수 있습니다. MLOps의 목표는 반복적인 기계 학습을 최소화하는 것입니다. 목표는 인프라 구축 및 운영보다는 모델링에 더 집중할 수 있도록 하면서 최대한 많은 비즈니스 가치를 창출하는 것입니다. MLOps는 기계 학습과 운영이라는 두 단계의 조합입니다. ML 단계에는 데이터 수집, 데이터 사전 처리, 기계 학습 모델을 위한 신경망 구축, 학습 및 평가가 포함됩니다. 운영 단계에는 모델 배포, 모니터링, 테스트가 포함됩니다. 이 두 단계는 하나로 결합됩니다.[MLOps의 2가지 단계 구성]
MLOps는 6단계로 진행될 수 있습니다. MLOps의 6단계는 데이터 수집, 데이터 전처리, 모델 학습, 모델 평가, 모델 배포, 모델 모니터링 및 유지 관리입니다. 모델 재학습을 고려한 머신러닝의 단계별 프로세스를 자동화하고 관리하는 것이 가능합니다.[MLOps의 6단계]
일반적으로 MLOps에는 모델을 관리하는 데 필요한 도구와 기술이 포함되어 있습니다. 또한, MLOps가 원활하게 운영되고 진행되기 위해서는 머신러닝의 개발, 데이터 관리, 클라우드 컴퓨팅 환경 구축, 물리적 인프라 구축 등이 필요합니다.[MLOps의 사용 도구들]
Pandas는 데이터 분석에 자주 사용되는 테이블 형식을 처리할 수 있는 라이브러리입니다. Numpy는 수치 데이터를 처리하기 위한 라이브러리로 다차원 배열 데이터 구조인 “ndarray” 배열을 지원하며 선형 대수 계산 등에 사용할 수 있습니다. 주로 행렬 연산에 사용되는 Python 라이브러리입니다. 텐서플로우는 GooglePyTorch는 오픈 소스로 출시된 기계 학습 모델을 설계, 훈련 및 배포하기 위한 라이브러리입니다. 페이스북인공지능(AI), 딥러닝 분야에서 사용되는 오픈소스 라이브러리입니다. Kubernetes는 Google에서 설계했습니다. 리눅스 재단에서 관리하는 컨테이너화된 애플리케이션을 자동으로 배포하고 관리하기 위한 플랫폼입니다. Docker는 애플리케이션을 신속하게 구축, 테스트 및 배포할 수 있는 소프트웨어 플랫폼입니다. Prometheus는 시스템이자 모바일 앱입니다. 앱의 성능을 실시간으로 모니터링하고 데이터를 수집하는 데 사용되는 오픈소스 모니터링 도구입니다. Grafana는 오픈소스로 제공되는 데이터 시각화 및 모니터링 도구입니다. MLOps에서는 모델을 만들고 관리하는 데 꽤 많은 도구가 필요하고 사용됩니다. MLOps는 복잡하고 어려운 프로세스로 볼 수 있습니다. MLOps에는 효율성, 확장성, 안정성이라는 장점이 있습니다. MLOps는 개발과 인프라를 결합한 DevOps, 머신러닝 분야의 특징인 데이터 영역, 머신러닝 모델을 관리합니다. 다음과 같은 영역을 결합한 개념으로 볼 수 있다. 이는 DevOps, Data Ops 및 Model Ops의 조합입니다.
MLOps = DevOps + DataOps + ModelOps
즉, MLOps는 DevOps와 머신러닝, 데이터 엔지니어링을 결합한 개념입니다. MLOps는 소스 코드를 통해 기계 학습 모델을 개발하고 배포 및 운영합니다. 그리고 머신러닝을 발전시키기 위해서는 머신러닝 모델에 입력되는 데이터를 활용하기 위해 데이터 전처리 등의 과정을 자동화합니다. 인프라 운영자 입장에서는 머신러닝 관련 인프라를 구축하고 운영하기 위해서는 기존 DevOps 환경보다 배포하는 것이 더 좋습니다. 관리가 더욱 쉬워지고 더욱 자동화된 환경에서 작업할 수 있습니다. 운영자는 자동화된 솔루션을 통해 머신러닝 관련 작업 및 관리를 쉽게 수행할 수 있습니다. 데이터 과학자는 모델 배포부터 운영까지 기계 학습의 실제 성능을 모니터링할 수 있습니다. 모니터링을 통해 문제점을 빠르게 인지하고 수정 및 보완이 가능합니다. 또한, 데이터의 오류를 인식하고 최적화를 통해 더 높은 정확도의 모델을 생성할 수 있습니다. MLOps라는 용어는 Google 연구원들이 2015년 Machine Learning Systems의 Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems라는 제목의 논문에서 만들어낸 용어입니다. MLOps는 협업 기능이며 기계 학습, 소프트웨어 개발, 운영 및 데이터 엔지니어링을 포함합니다. MLOps는 다음 세 가지 기술의 교차점입니다. 학습(ML), DevOps 및 데이터 엔지니어링(DE). 아니 알겠습니다.