초보자를 위한 MLOps: MLOps 시작하기

기계 학습(ML)은 특정 작업의 자동화와 함께 데이터 중심 의사 결정을 가능하게 함으로써 다양한 산업에 혁신을 가져왔습니다. 예를 들어, 많은 은행 기관은 사기 거래를 탐지하기 위해 고급 기계 학습 모델을 구축합니다. 이러한 모델은 지속적으로 진화해야 합니다. 그렇지 않으면 잘못된 긍정이 급격하게 증가할 것입니다.

그러나 프로덕션에서 새로운 기계 학습 모델을 배포하는 것은 어려울 수 있습니다. 프로덕션 데이터에 대한 모델 교육, 구현 및 유지보수는 쉽지 않습니다. 프로덕션의 머신 러닝 모델은 변화하는 데이터와 환경에 적응하지 못하는 경우가 많습니다. 이 모든 작업을 수동으로 수행하는 것은 효율적이지 않습니다.

MLOps 또는 기계 학습 운영은 기계 학습 개발 및 배포의 전체 라이프사이클을 자동화하여 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 이 게시물에서는 MLOps, 작동 방식, 이점 및 과제, 사용할 수 있는 다양한 툴에 대해 설명합니다.

그러나 MLOps가 무엇인지 알아보기 전에 한 걸음 뒤로 물러서서 기존 모델이나 머신 러닝 모델로 작업하는 문제를 살펴보겠습니다.

 

 

머신러닝 개발: 기존 과제

우리는 인공지능(AI)과 기계 학습 공간에서 발전해 왔지만, 그것과 관련된 프로세스에 관해서는 진화 속도가 느립니다. 오늘날 많은 조직이 다양한 사용 사례에 대해 머신 러닝 모델을 구축하고 있지만, 이러한 프로세스의 대부분은 여러 가지 문제를 야기하는 수동 프로세스입니다.

데이터 품질 및 관리: 불완전하거나 잘못된 데이터는 기계 학습 모델의 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 여러 데이터 소스 및 형식을 수동으로 작업하면 오류가 발생하기 쉽고 프로세스 속도가 느려집니다.

모델 복잡성: 변화하는 데이터와 환경으로 인해 기계 학습 모델은 시간이 지남에 따라 복잡해질 수 있습니다. 복잡한 모델을 구현, 확장 및 작업하는 것은 어렵습니다.

재현성: 데이터, 환경, 인프라 등의 변화로 인해 기계 학습 모델을 수동으로 재현하고 시간 경과에 따른 변화를 추적하기가 어렵습니다.

구축 복잡성: 다양한 환경과 시스템에 머신 러닝 모델을 배포하는 것은 복잡할 수 있으며 인프라에 상당한 변화가 필요할 수 있습니다.

협업: 머신 러닝 개발 팀에는 일반적으로 데이터 과학자, 개발자 및 운영 직원 등 다양한 전문 지식을 가진 사람들이 있습니다. 그리고 간소화된 프로세스가 없다면, 이 세 가지는 사일로에서 자체 프로세스 세트를 생성하여 오해를 불러일으킬 것입니다.

이것들은 기계 학습 모델의 개발과 배치를 방해하는 몇 가지 과제입니다. 이러한 문제를 극복하기 위해 다양한 프로세스를 자동화하고 간소화하는 MLOps가 도입되었습니다.

 

 

기계가 배우는 것

모두가 알다시피, 기계 학습은 컴퓨터가 실제로 프로그래밍하지 않고 학습하고 예측할 수 있게 해주는 인공지능의 한 분야입니다. 기계 학습은 다양한 산업에서 사용됩니다. 볼 만한 영화 추천(유튜브/넷플릭스)부터 목소리를 알아듣고 선풍기를 켜는(알렉사)까지 머신러닝은 일상생활에서 널리 활용되고 있습니다. 은행과 같은 산업 분야에서도 신용 카드의 부정 행위를 감지하고 챗봇을 구축하여 고객 서비스를 더 빠르게 제공합니다. 이것들은 실제 생활에서 기계 학습의 몇 가지 응용 프로그램에 불과합니다.

 

 

기계 학습 유형

우리 인간이 다른 방식으로 배우는 것처럼, 알고리즘이 학습하는 방법도 있습니다. 기계 학습의 세 가지 주요 형태는 다음과 같습니다. 기계 학습에는 세 가지 유형이 있습니다:

감독: 지도 학습은 제공된 입력 데이터에 레이블이 지정된 기계 학습 유형입니다. 즉, 일부 데이터에 이미 정답 태그가 지정되어 있습니다. 예를 들어 과일 이미지를 입력하는 경우 각 이미지에 해당 과일 레이블도 지정합니다. 모델은 이를 통해 학습하고 레이블이 지정된 데이터를 기반으로 새 데이터에 대한 올바른 출력을 생성할 수 있습니다. 회귀 및 분류는 지도 학습 모델의 두 가지 유형입니다.

감독되지 않음: 비지도 학습은 제공된 입력 데이터에 레이블을 지정하거나 분류하지 않는 것입니다. 알고리즘은 어떠한 정보도 없이 이것에 대해 행동해야 합니다. 여기서 모델은 패턴 및 유사성에 따라 정렬되지 않은 입력을 그룹화해야 합니다. 예를 들어, 레이블이 없는 알고리즘에서 발견되지 않은 과일 이미지를 입력할 수 있습니다. 알고리즘은 식별된 패턴에 따라 과일을 그룹화/분류합니다. 클러스터링과 연관성은 두 가지 유형의 비지도 학습 모델입니다.

강화: 강화 학습은 알고리즘이 피드백을 기반으로 학습하는 것입니다. 그것은 환경에서 행동하는 법을 배우고 행동을 기반으로 피드백을 받습니다.

이 시행착오 방식을 사용하여 작업을 수행하고 시간이 지남에 따라 학습합니다.

 

 

기계 학습 모델

기계 학습의 핵심은 기계 학습 모델입니다. 데이터 세트에 대해 교육을 받고 새로운 데이터에 대해 정확한 예측을 할 수 있도록 최적화된 알고리즘입니다. 이 프로세스의 결과는 기계 학습 모델입니다. 이러한 모델이 예측하는 방식에 따라 다양한 유형의 기계 학습 모델이 있습니다:

회귀 모형: 이러한 모델은 수치를 예측하는 데 사용됩니다. 그들은 예측에 도달하기 위해 종속 변수와 독립 변수 사이의 관계를 찾습니다. 예를 들어, 과거 데이터를 기반으로 주가를 예측하는 것은 회귀 모형입니다. 선형 회귀 분석은 가장 널리 사용되는 회귀 모형 중 하나입니다.

선형 회귀 분석

  

분류 모델: 이러한 모형은 범주 값을 예측하는 데 도움이 됩니다. 데이터에서 패턴을 찾아 특정 범주로 분류하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 전자 메일을 스팸으로 분류할지 여부는 분류 모델에 의해 결정됩니다. 의사 결정 트리와 랜덤 포레스트는 인기 있는 분류 모델입니다.

분류 모델

 

클러스터링 모델: 이러한 모형은 유사성을 기준으로 데이터 점을 함께 그룹화합니다. 이는 패턴을 식별하고 유사한 데이터 점을 클러스터로 그룹화함으로써 작동합니다. K-평균은 널리 사용되는 군집화 모형입니다. 예를 들어, 고객의 구매 내역을 기준으로 고객을 그룹화하는 작업은 클러스터링 모델을 사용하여 수행됩니다.

클러스터링 모델

 

 

신경망 모델: 인간의 뇌에서 영감을 받은 이 모델들은 말과 시각을 포함한 복잡한 작업에 사용됩니다. 그들은 인공 뉴런 층을 사용하여 데이터에서 복잡한 패턴을 식별함으로써 작동합니다. 컨볼루션 신경망은 가장 인기 있는 신경망 모델 중 하나이며 이미지 인식에 널리 사용됩니다.

신경망 모델

 

 

MLOps

MLOps 또는 기계 학습 운영은 일관되고 재현 가능한 기계 학습 파이프라인을 만들기 위한 프레임워크를 제공합니다. 기계 학습 모델을 개발, 배포 및 관리하는 프로세스를 간소화할 수 있습니다. MLOps는 DevOps 원칙과 관행을 머신 러닝 워크플로우에 적용하는 관행입니다.

MLOPs

  

 

MLOps를 사용하면 데이터 과학자, 엔지니어 및 운영 팀이 보다 효과적으로 협업하여 워크플로우 관리를 개선하고 생산성을 향상하며 출시 기간을 단축할 수 있습니다. 이는 앞으로 나아가는 길이며, 실제로 IDC의 보고서에 따르면 2024년까지 기업의 60%가 MLOps 기능을 사용하여 MLOps 프로세스를 운영할 것이라고 합니다.

 

 

MLOps 워크플로우

MLOps 파이프라인은 프로덕션 환경에서 머신 러닝 모델을 관리, 배포, 모니터링 및 유지 관리하는 데 사용되는 엔드 투 엔드 프로세스 및 도구를 말합니다. 강력한 MLOps 파이프라인을 통해 머신 러닝 모델을 효율적으로 업데이트, 확장 및 유지관리할 수 있을 뿐만 아니라 정확성, 안정성 및 속도에 대한 비즈니스 요구사항도 충족할 수 있습니다.

MLOps 파이프라인에는 일반적으로 데이터 수집, 데이터 전처리, 모델 교육, 모델 테스트, 모델 배포 및 모델 모니터링과 같은 단계가 포함됩니다.

 

MLOps  파이프라인

 

 

1. 데이터 준비 및 관리

머신 러닝 프로세스의 첫 번째 단계는 데이터 수집입니다. 깨끗하고 정확한 데이터가 없으면 모델은 쓸모가 없습니다. 따라서 데이터 준비 및 관리는 MLOps 워크플로우에서 중요한 단계입니다.

ML 모델을 교육하기 위해 올바른 데이터를 준비할 수 있도록 데이터를 수집, 정리, 변환 및 관리하는 작업이 포함됩니다. 최종 목표는 완전하고 정확한 데이터를 확보하는 것입니다.

데이터 준비 및 관리 단계와 관련된 하위 프로세스에 대해 자세히 살펴보겠습니다:

• 데이터 수집: 이 단계에서는 여러 소스에서 데이터를 수집합니다. 수신 데이터는 정형, 비정형 또는 반정형일 수 있습니다. API, 데이터베이스 또는 기타 소스에서 유입될 수 있습니다.
• 데이터 정리: 데이터가 수집되면 다음 단계에서는 데이터를 치료합니다. 들어오는 데이터에는 결측값, 중복, 특이치 등이 있을 수 있습니다. 이 프로세스의 목표는 더 나은 정확도를 위해 고품질 데이터만 모델에 제공되도록 하는 것입니다.
• 데이터 변환: 그런 다음 깨끗한 데이터가 변환되거나 통합됩니다. 기계 학습 모델에 적합하도록 정규화, 집계, 특징 추출 등의 프로세스가 적용됩니다.
• 데이터 버전 관리: 데이터가 진화하고 있기 때문에 데이터를 추적하는 것이 중요합니다. 이것이 데이터 버전 관리 단계에서 발생하는 현상입니다. 데이터는 추적 가능하고 기계 학습 모델을 재현할 수 있도록 여기에 버전이 지정됩니다.
• 데이터 시각화: 데이터 시각화에는 데이터에서 의미 있는 시각화를 생성하는 작업이 포함됩니다. 이것은 기계 학습 모델을 더 잘 만들 수 있는 패턴과 통찰력을 식별하는 데 도움이 됩니다. 또한 모델의 결과물을 다양한 이해관계자에게 전달하는 데 도움이 됩니다.
• 데이터 거버넌스: 데이터 거버넌스 프로세스는 데이터가 GDPR 및 HIPAA와 같은 다양한 지침 및 법률을 준수하도록 보장합니다. 또한 모범 사례 및 보안 지침에 따라 데이터가 올바른 방식으로 처리되도록 보장합니다.

 

2. 모델 교육 및 검증

데이터가 준비되면 머신 러닝 모델에 데이터를 제공하여 데이터를 교육할 수 있습니다. 이를 통해 모델이 프로덕션에서 정확하게 수행될 수 있도록 잘 교육되고 검증된 모델을 확인할 수 있습니다.

모델 교육 및 검증과 관련된 단계는 다음과 같습니다

• 데이터 분할: 머신 러닝 모델을 교육하기 전에 데이터를 교육, 검증 및 테스트 데이터의 세 가지 하위 집합으로 나누는 것이 중요합니다. 교육 데이터는 모델을 교육하는 데 사용되고, 검증 데이터는 모델의 성능을 테스트하는 데 사용되며, 테스트 데이터는 모델의 성능을 검증하는 데 사용됩니다.
• 모델 선택: 이 단계는 당면한 문제를 해결할 수 있는 올바른 기계 학습 알고리즘을 선택하는 것을 포함합니다. 알고리즘 선택은 원하는 정확도와 함께 문제, 유형 및 데이터 양을 기준으로 수행됩니다.
• 모델 교육: 이 단계에서는 교육 데이터를 사용하여 선택한 모델을 교육합니다. 정확한 결과를 얻기 위해 관련된 다양한 매개 변수가 수정됩니다.
• 모델 검증: 모델이 교육을 받은 후에는 검증해야 할 때입니다. 검증 데이터 세트를 사용하여 모델의 성능과 정확성을 검증합니다. 모델의 성능을 결정하기 위해 정확도, F1 점수, 혼동 매트릭스 등과 같은 다양한 메트릭이 사용됩니다.
• 모델 최적화: 이 단계에서는 하이퍼 파라미터를 조정하여 모델의 성능을 최적화합니다. 하이퍼파라미터는 모델을 훈련하기 전에 값이 설정된 변수입니다. 이것은 모델의 학습 동작을 제어하는 데 사용됩니다.

 

3. 모델 구축

모델을 교육하고 성능을 검증한 후에는 프로덕션에 모델을 구현해야 합니다. 모델 구축 단계에는 이전 단계에서 교육, 테스트 및 검증된 모델을 가져와 다른 애플리케이션 또는 시스템에서 사용할 수 있도록 하는 작업이 포함됩니다.

배포 프로세스에는 다음과 같은 몇 가지 단계가 포함됩니다:

• 모델 포장: 첫 번째 단계는 모델을 다른 응용 프로그램 및 시스템에서 사용할 수 있는 형식으로 변환하는 것입니다. 이 단계에서 모델은 종속성과 함께 피클 또는 JSON으로 직렬화된 형식으로 패키지됩니다.
• 컨테이너화: 패키지 모델은 종속성과 함께 컨테이너에 추가됩니다. 컨테이너형 모델은 여러 환경 및 시스템에 걸쳐 배포 및 관리가 쉽습니다.
• 운영 환경에 배포: 그런 다음 컨테이너형 모델이 프로덕션 시스템에 배포됩니다. 이는 AWS, Azure 또는 GCP와 같은 클라우드 기반 플랫폼이나 사내 설정에 있을 수 있습니다.
• 모델 스케일링: 모델을 프로덕션에 배포한 후에는 대량의 데이터를 처리하고 사용량을 늘리기 위해 모델을 확장해야 할 수도 있습니다. 이 경우 모델을 추가 노드에 배포하고 로드 밸런서를 사용해야 할 수 있습니다.

 

4. 지속적인 모델 모니터링 및 재교육

기계 학습 모델은 배포 및 망각과 같은 것이 아닙니다. 모델의 성능과 정확도를 지속적으로 모니터링해야 합니다. 실제 세상은 바뀔 수 있기 때문에 모델의 효율성과 정확성에 영향을 미칠 수 있습니다.

모델 모니터링과 관련된 다양한 하위 프로세스는 다음과 같습니다:

•  데이터 수집: 첫 번째 단계는 프로덕션에서 실제 데이터를 수집하는 것입니다. 이는 시스템 메트릭, 사용자 상호 작용 또는 모델의 성능을 평가하는 데 유용한 모든 것일 수 있습니다.
• 모델 성능 평가: 그런 다음 생산 데이터를 사용하여 기계 학습 모델의 성능을 평가합니다. 다시 한 번 정확도, F1 점수, 혼동 매트릭스 등과 같은 메트릭을 사용하여 성능을 평가합니다.
• 이상 탐지: 위 단계에서 얻은 결과를 바탕으로 이상이 있는지 탐지해야 합니다. 이전에 사용한 과거 데이터의 결과를 현재 데이터와 비교하여 편차를 기록할 수 있습니다.
• 모델 업데이트: 이상이 감지되면 다음 단계는 기계 학습 모델을 업데이트하는 것입니다. 여기에는 모델 교육 및 검증 단계에서 논의된 모든 단계가 포함됩니다.

 

위에서 언급한 각 프로세스에 사용할 수 있는 도구가 있습니다. 독점 도구 또는 오픈 소스 도구 중에서 선택할 수 있습니다. 여기에 각 단계별로 분류된 오픈 소스 MLOps 도구 목록이 있는 Awesome MLOps 저장소가 있습니다.

일반적인 MLOps 워크플로우와 관련된 다양한 프로세스를 보았습니다. 이러한 각 단계는 모델 배포 프로세스를 간소화하는 데 도움이 됩니다. MLOps를 채택하는 것은 어려울 수 있지만, 혁신과 비즈니스 성과를 촉진하기 위해 머신 러닝의 잠재력을 실현하는 데는 상당한 이점이 있습니다.

 

 

MLOps의 이점

MLOps가 기계 학습 개발 프로세스를 간소화하는 데 도움이 된다는 것을 알고 있습니다. 그러나 여러 가지 이점도 함께 제공됩니다. MLOps를 구현하면 다음과 같은 이점이 있습니다:

• 효율성 향상: MLOps는 불필요한 수동 단계와 자동화된 반복 작업을 제거하여 전체 프로세스를 보다 효율적이고 안정적으로 만듭니다. 이를 통해 개발 시간과 비용을 절감할 수 있습니다.
• 버전 제어: MLOps는 머신러닝 모델 및 데이터에 대한 버전 제어를 제공합니다. 이를 통해 조직은 변경 사항을 추적하고 필요에 따라 모델을 재현할 수 있습니다.
• 자동화된 배치: 조직은 MLOps를 구현하고 배치 시간을 단축하여 기계 학습 모델을 더 빠르게 배치할 수 있습니다.
• 향상된 보안: 보안을 강화하기 위해 액세스 제어, 데이터 및 모델 암호화 기술을 사용하여 전체 MLOps 프로세스를 보호할 수 있습니다.
• 향상된 협업: 다양한 팀과의 원활한 의사소통을 가능하게 하여 협업을 개선할 수 있습니다.

가치 창출 시간 단축: 조직은 MLOps를 통해 머신 러닝 프로젝트를 더 빠르게 구현하여 고객의 가치 창출 시간을 단축할 수 있습니다.

 

요약

생성 인공지능이 붐을 이루고 있는 시대에 머신러닝의 미래는 밝습니다. 비즈니스 가치를 제공할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다. 하지만, 그것은 새로운 기계 학습 모델을 구축하는 것만으로는 일어날 수 없습니다. 데이터 준비에서 모델 구축 및 모니터링에 이르기까지 전체 머신 러닝 라이프사이클을 관리하는 포괄적인 엔드 투 엔드 프로세스가 필요합니다. 조직은 MLOps를 채택함으로써 가치를 더 빨리 제공하고 비용을 최적화하며 효율성을 높일 수 있습니다.