1. MLops 이란?

 

 

머신러닝(ML)은 다양한 분야에서 빠르게 확산되고 있습니다. 하지만 ML 모델을 개발하고 프로덕션 환경에 배포하는 것은 쉽지 않은 일입니다. MLOps는 이러한 문제를 해결하기 위한 일련의 방법론과 도구를 제공합니다.

 

 

1. MLOps란?

MLOps는 머신러닝(ML)과 운영(Ops)의 합성어로, ML 모델을 개발하고 프로덕션 환경에 배포하는 모든 프로세스를 포괄하는 개념입니다. MLOps는 ML 모델의 개발, 배포, 운영의 전 과정을 자동화하고 통합함으로써 ML 모델의 효율성과 안정성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.

 

 

 

2. MLOps의 필요성

ML 모델을 개발하는 것은 데이터 수집, 데이터 준비, 모델 학습, 모델 평가 등의 복잡한 과정을 거쳐야 합니다. 또한, 개발된 모델을 프로덕션 환경에 배포하고 운영하는 것도 쉽지 않습니다. MLOps는 이러한 문제를 해결하기 위한 방법론과 도구를 제공합니다.

 - 데이터 수집 및 준비: ML 모델을 학습하기 위해서는 적절한 데이터를 수집하고 준비해야 합니다. MLOps 시스템은 데이터를 수집하고 준비하는 역할을 합니다.

- 모델 학습 및 평가: 데이터를 기반으로 ML 모델을 학습하고 평가합니다. MLOps 시스템은 모델 학습 및 평가를 자동화하여 효율성을 향상시킵니다.

- 모델 배포 및 운영: 학습된 모델을 프로덕션 환경에 배포하고 운영합니다. MLOps 시스템은 모델 배포 및 운영을 자동화하여 안정성을 향상시킵니다.

 

MLOps는 이러한 세 가지 단계를 자동화하고 통합함으로써 ML 모델의 효율성과 안정성을 향상시킵니다.

 

 

 

 

3. MLOps의 구성 요소

MLOps의 세부사항은 다음과 같습니다.

• 데이터 및 리소스 관리
  • 현실 세계에서 새로운 데이터가 생성됩니다. 예를 들어, 웹사이트에서 사용자가 입력한 데이터, 센서에서 수집된 데이터 등이 있습니다.
  • 데이터 수집 및 준비 / 데이터 저장 및 관리 / 컴퓨팅 리소스 관리
• 모델 개발 및 배포
  • ML 모델은 데이터를 기반으로 학습됩니다. 모델은 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.
  • 모델 성능 모니터링 / 모델 버전 관리

 

 

 

4. MLOps를 꼭 써야 하나요?

꼭 써야 하진 않습니다. 회바회 / 팀바팀 / 사바사 마다 다를 수 있습니다.

하지만 MLops를 쓰면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.

• 효율성 향상: 데이터 수집 및 준비, 모델 학습 및 평가, 모델 배포 및 운영의 전 과정을 자동화하여 효율성을 향상시킵니다.
• 안정성 향상: 모델 개발과 배포를 관리하고, 모델의 성능을 모니터링 및 운영함으로써 안정성을 향상시킵니다.
• 협업 향상: 데이터 과학자, 개발자, 운영자 간의 협업을 촉진하여 ML 모델의 개발과 배포를 보다 효율적으로 수행할 수 있도록 합니다.

ML 모델의 중요도, 복잡성, 변화 속도 등을 고려하여 MLOps를 사용해야 하는지 여부를 결정하는 것이 좋습니다.

 

 

 

5. 결론

MLOps는 ML 모델의 개발, 배포, 운영의 전 과정을 효율적으로 수행하기 위한 방법론과 도구입니다. MLOps의 적용은 ML 모델의 효율성과 안정성을 향상시킬 수 있으며, 다양한 분야에서 ML의 활용을 확대하는 데 기여할 것입니다.

 

 

다음 포스팅에서는 구글과 MS에서 제시하는 MLops의 단계에 대해서 포스팅 하도록 하겠습니다.

 

 

https://www.youtube.com/watch?v=xZKtofBe18I

 

https://www.youtube.com/watch?v=EEsYbiqqcc0

 

https://www.wearedevelopers.com/magazine/mlops-deploying-maintaining-and-evolving-machine-learning-models-in-production

with bard