MLOps(머신 러닝 운영)

MLOps(머신 러닝 운영)는 머신 러닝(ML) 모델의 배포, 모니터링 및 유지 관리를 관리하는 데 사용되는 소프트웨어 개발 프로세스입니다. 데이터 엔지니어링, 모델 훈련 및 테스트, 모델 배포, 모델 성능 모니터링과 같은 ML 개발 및 운영과 관련된 프로세스를 통합합니다.

MLOps는 소프트웨어 엔지니어링, 머신 러닝 엔지니어링, DevOps의 기술을 결합한 비교적 새로운 분야입니다. ML 팀이 더 효과적으로 협업하고 ML 모델의 수명 주기를 효과적으로 관리할 수 있는 통합 플랫폼을 제공합니다. 여기에는 재현 가능한 ML 파이프라인 생성, 데이터 오케스트레이션 자동화, 모델 학습 및 모델 배포가 포함됩니다. 또한 모델 관리를 간소화하여 개발자가 자동화된 모델 재시작 및 재교육을 통해 모델 정확도 편차를 신속하게 식별하고 대응할 수 있도록 지원합니다.

MLOps는 데이터 과학자, 소프트웨어 엔지니어, DevOps 엔지니어가 협업하여 ML 기반 애플리케이션을 빌드, 배포 및 모니터링할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. 그런 다음 개발자는 MLOps를 사용하여 데이터 파이프라인을 최적화하고, 모델 재학습을 자동화하고, 새 버전의 모델을 프로덕션 환경에 신속하게 배포할 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 새로운 ML 애플리케이션의 출시 시간을 단축하고 비용을 관리하면서 모델을 더 쉽게 배포 및 유지 관리할 수 있습니다.

또한 MLOps는 소프트웨어 개발 워크플로를 자동화하고 생성되는 소프트웨어 시스템의 전반적인 품질을 개선하는 데 사용되는 지속적 통합 및 지속적 배포(CI/CD) 관행과도 밀접하게 연관되어 있습니다. 이를 통해 특정 모델의 반복 작업을 더욱 정확하게 더 빠르게 제공하면서 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 상태를 유지할 수 있습니다.

간단히 말해, MLOps는 비용 효과적이고 효율적인 방식으로 모델을 배포하고 관리하기 위해 기존 소프트웨어 엔지니어링의 요소와 머신 러닝을 결합한 플랫폼입니다. 데이터 과학 및 개발자 팀이 모델을 빠르게 반복하고, 모델 배포 및 유지 관리를 자동화하며, 모델을 프로덕션에 보다 정확하게 전달할 수 있도록 지원합니다.