MLOps 에 관하여

chatgpt가 알려준 MLOps 정리해두기

💡 MLOps는 어떤 일을 하나요?

MLOps 엔지니어의 주 업무는 머신러닝 모델을 안정적이고 반복 가능한 방식으로 배포, 관리, 모니터링하는 것입니다. 아래는 주된 작업들을 단계별로 정리한 내용입니다.

 

1️⃣ 데이터 준비 및 파이프라인 구축

• 데이터 수집, 정제, 전처리: 모델이 학습할 수 있도록 데이터를 준비합니다.
• ETL(Extract, Transform, Load) 파이프라인 설계: 데이터베이스나 외부 소스에서 데이터를 가져와 모델 학습에 적합하게 변환합니다.
• 자동화된 데이터 파이프라인: 새로운 데이터가 들어오면 모델을 재학습할 수 있게 자동화합니다.
  🛠 사용 도구: Informatica, Apache Airflow, AWS Glue

💡예시: 예를 들어, 세일즈포스 데이터를 주기적으로 수집해 고객 이탈 예측 모델을 학습시키는 파이프라인을 만들 수 있습니다.

 

2️⃣ 모델 개발과 버전 관리

• 모델 개발 팀과 협업: 데이터 사이언티스트가 개발한 모델이 원활히 배포되도록 지원합니다.
• 모델 버전 관리: 여러 버전의 모델을 체계적으로 관리하여 성능 비교 및 개선을 쉽게 합니다.
  🛠 사용 도구: MLflow, DVC(Data Version Control)

💡예시: 신규 버전의 고객 이탈 예측 모델이 기존 모델보다 정확한지 실험하고 버전 간 비교를 합니다.

 

 

4️⃣ 모델 모니터링 및 성능 관리

• 모델의 성능 모니터링: 운영 중인 모델이 시간이 지남에 따라 성능이 저하되지는 않는지 관찰합니다(데이터 드리프트 탐지).
• 알림 시스템 구축: 성능이 기준 이하로 떨어지면 경고를 보내고, 필요 시 모델 재학습을 트리거합니다.
  🛠 사용 도구: Prometheus, Grafana, Seldon

💡예시: 고객 행동 패턴이 바뀌어 기존 모델의 예측 정확도가 떨어지면, 새로운 데이터를 학습시켜 모델을 업데이트합니다.

 

5️⃣ 클라우드 환경 최적화 및 비용 관리

• 클라우드 플랫폼에서 모델 배포: AWS, Azure, GCP 같은 클라우드 환경에서 효율적으로 모델을 운영합니다.
• 비용 최적화: 머신러닝 모델이 사용하는 리소스를 최적화하여 불필요한 클라우드 비용을 줄입니다.
  🛠 사용 도구: AWS SageMaker, Google Vertex AI, Azure ML Studio

💡예시: 머신러닝 모델을 AWS SageMaker에 배포하고, 비정기적으로 발생하는 트래픽에 맞게 서버를 스케일링합니다.

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🎯 MLOps를 위한 추천 학습 경로

1. DevOps 및 클라우드 지식 습득
   • Docker, Kubernetes와 같은 컨테이너 기술 공부
   • AWS, GCP, Azure 등 클라우드 자격증 취득 (AWS Certified Machine Learning 추천)
2. ML 관련 도구 익히기
   • MLflow: 모델 개발과 버전 관리를 위한 도구
   • CI/CD 파이프라인 자동화 기술
3. 실제 프로젝트 경험
   • Kaggle 대회에 참가해 모델 배포와 관리 과정을 체험
   • 오픈소스 프로젝트 기여 혹은 자체적으로 ML 파이프라인 구축 실습

 

MLOps와 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트의 차이

• 데이터 엔지니어: 주로 데이터 파이프라인과 데이터베이스를 다룹니다.
• 데이터 사이언티스트: 모델 개발과 분석에 집중합니다.
• MLOps 엔지니어: 개발된 모델이 운영 환경에서 안정적으로 동작하도록 파이프라인을 설계하고 배포합니다.

 

💡 결론: MLOps는 왜 중요한가?

기업들은 머신러닝 모델을 개발하는 것뿐만 아니라 지속적으로 운영하며 성능을 유지하는 것을 중요하게 생각합니다. 따라서 MLOps 엔지니어는 모델과 시스템의 가교 역할을 하며, 기업의 AI 프로젝트가 실제 비즈니스 가치를 낼 수 있게 돕습니다.

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이 글은 ChatGPT의 도움을 받아 작성되었습니다.
출처: https://gptonline.ai/ko/

chatgpt 굉장히 귀엽다..