Model Ops : 개념, 설명, 개요

Model Ops는 사용 중인 모델을 관리하고 실행하기 위한 절차 및 장비 모음입니다. ML 팀은 DevOps 팀과 함께 각 모델을 프로덕션에 배치합니다.

다양한 새로운 애플리케이션, 클라우드 서비스 및 기타 기술의 신속한 구현으로 인해 IT 환경이 사람이 처리하기에는 너무 복잡해져 수익에 부정적인 영향을 미칩니다. 기업들이 인공지능에 막대한 투자를 했음에도 불구하고 경쟁이 치열한 시장에서 디지털 전환을 추구하기는 어렵습니다. 모든 조직 모델을 간소화할 수는 없으므로 모델에서 귀중한 통찰력을 얻고 정보에 입각한 비즈니스 의사 결정을 내리는 것이 어렵습니다.

개발 영역에서 CI/CD 파이프라인, 구축 영역에 이르기까지 사용 가능한 모든 모델을 확장하는 것은 기존의 고립된 환경에서 DevOps 팀에게 어려운 프로세스가 될 수 있습니다. 성능, 드리프트, 편향 및 기타 위험에 대해 프로덕션에서 이러한 모든 모델을 모니터링하고 관리해야 할 경우 이 문제는 더욱 어려워집니다. 이 모든 것은 모델이 쇠퇴하거나 폐기될 때까지 국제 및 현지 규정을 준수하는 동안 발생합니다.

Model Ops 솔루션은 운영 중인 모든 AI/ML 및 의사결정 모델을 운영하여 확장성 문제를 해결합니다. 또한 ML 라이프사이클 전반에 걸쳐 모델 모니터링 및 거버넌스에 중점을 둡니다. Model Ops를 통해 이러한 모든 프로세스를 자동화하면 관찰 가능성을 높이고 기업이 비즈니스 목표에 더 잘 집중할 수 있습니다.

Model Ops와 이를 통해 기업이 ROI에 영향을 미치지 않고 AI 구현과 관련된 문제를 해결하는 방법에 대해 자세히 설명하겠습니다.

 

 

Model Ops

조직의 ML 팀은 비즈니스 목표를 설계하고 DevOps 팀과 함께 운영 환경에서 각 모델을 개발, 검증 및 구현합니다. 하지만 적절한 접근법이 없습니다.

• 모든 모델을 전사적으로 확장하고 ML 라이프사이클 전체에서 관리합니다.
• 안정적이고 자동화된 CI/CDML 구축 파이프라인을 구축하여 모델 구축 프로세스 간소화
• 생산 중인 모델을 모니터링하고 AI 모델 준수 표준을 충족하는지 확인합니다.

 

이러한 문제를 해결할 수 있는 실질적인 솔루션은 "모델 운영"입니다 그것은 AI 조직이 AI 분석을 운영하기 위한 프레임워크입니다. Model Ops는 배포를 자동화하고, 모델을 모니터링하며, 엔드 투 엔드 거버넌스를 제공하고, 조직에서 생성된 데이터 분석 모델을 지속적으로 개선함으로써 AI/ML 모델 라이프사이클을 간소화할 수 있습니다.

Model Ops

 

 

Model 운영 vs ML 운영

ML Ops는 프로덕션에서 모델 성능을 관리하고 모니터링하는 동시에 ML 모델을 구축, 교육 및 배포하는 프로세스를 간소화하도록 설계된 데이터 과학 플랫폼입니다. 이 제품은 머신 러닝, 소프트웨어 개발 및 운영을 결합하여 조직이 생산 환경에서 출시 시간을 단축하고 정확도를 높일 수 있도록 지원합니다.

Model Ops는 운영 중인 모델에 대한 거버넌스 및 운영 기능을 제공하는 일련의 관행 및 도구입니다. 여기에는 가시성, 제어 및 자동화 기능이 향상된 머신 러닝 모델을 구현, 모니터링 및 관리할 수 있는 기능이 포함됩니다. 이를 통해 조직은 모델이 안정적이고 성능이 우수하며 모범 사례 및 규정을 준수하도록 보장할 수 있습니다.

MLOps는 모델 생성에서 모델 배포 및 모니터링에 이르기까지 ML 라이프사이클을 자동화합니다. 또한 데이터 과학자와 운영 팀 간의 협업을 개선하여 모델이 안전하고 효율적으로 배포 및 유지 관리되도록 지원합니다.

Model Ops는 데이터 기반 모델과 고급 분석을 활용하여 예측 모델을 관리하고 의사 결정 및 전체 성능을 최적화하는 데 사용할 수 있는 실행 가능한 통찰력을 제공하는 데 중점을 두어 운영 효율성을 향상시킵니다.

ML Ops는 개발, 운영 및 프로덕션 환경의 데이터 과학자와 IT 팀 간의 협업을 통해 ML 모델을 신속하고 안정적으로 구현하고, 시간이 지남에 따라 해당 모델의 성능을 추적하고, 개선 사항을 신속하게 반복하여 비즈니스 가치를 극대화하는 데 중점을 둡니다.

Model Ops는 비즈니스 리더가 정확하고 공정한 데이터 과학 모델을 통해 원하는 KPI를 달성하는 다양한 방법을 이해할 수 있도록 지원합니다. 비즈니스 리더는 AI 솔루션이 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 보장하고 AI 솔루션을 개선하고 개선하는 데 도움이 되는 피드백을 제공할 수 있습니다.

 

 

Model 운영의 비즈니스 이점

비용 절감:

Model Ops는 모델의 배포, 관리 및 모니터링을 자동화하여 조직이 AI/ML 모델의 비용을 절감할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 모델을 배포 및 관리하는 데 필요한 수동 작업과 시간을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 수동 디버깅 및 문제 해결 비용도 절감할 수 있습니다.

또한 ModelOps는 팀이 문제를 실시간으로 감지하고 해결할 수 있는 자동 모니터링 및 알림 기능을 제공하여 다운타임 및 관련 손실 비용을 절감합니다.

 

재현성:

머신 러닝(ML) 워크플로우 자동화의 주요 이점 중 하나는 모델 작업을 위한 데이터 버전 관리에서 모델 버전 관리에 이르기까지 다양한 측면에서 재현성과 반복성을 제공한다는 것입니다. 이는 모델 성능을 지속적으로 모니터링하고 효율성을 개선해야 하는 ML의 산업 애플리케이션에 중요합니다.

ML 워크플로우 자동화의 또 다른 이점은 데이터 사전 처리 및 모델 조정과 같은 반복 작업을 자동화할 수 있다는 것입니다. 또한 자동화된 워크플로우를 통해 스토리지에서 실험 추적 및 결과를 관리할 수 있으므로 이전 결과를 재현하거나 ML 프로젝트의 진행 상황을 추적할 때 귀중한 시간을 절약할 수 있습니다.

 

향상된 의사 결정:

Model Ops는 24시간 모니터링, 재교육 및 정기적인 모델 배포를 통해 모델이 항상 최신 상태로 정확하게 유지되도록 지원합니다. 이를 통해 기업은 정보에 입각한 데이터 기반 의사 결정을 내리고 이해 관계자에게 신뢰감을 제공할 수 있습니다.

자동화된 의사 결정을 통해 기업은 인간의 직관에 대한 필요성을 없애고 회사의 목표와 목표에 따라 결정을 내릴 수 있습니다.

 

보안 강화:

Model Ops는 사이버 위협을 탐지 및 분류하고, 악의적인 동작을 식별하며, 비즈니스에 영향을 미치기 전에 경고 및 인시던트를 제공할 수 있습니다. 또한 이러한 모델을 사용하여 네트워크를 모니터링하고 의심스러운 활동을 탐지하고 데이터 품질과 무결성을 보호할 수 있는 자동화된 시스템을 만들 수 있습니다. 이는 중요한 작업을 AI에 의존하는 조직에 매우 중요합니다.

 

모델 운영 구현

모델이 비즈니스 아이디어에서 시장 제품으로 생명을 얻기 위해서는 몇 가지 단계와 프로세스가 필요합니다.

• 모델의 비즈니스 목표에 부합하고 컴플라이언스 표준을 준수하는 거버넌스 프레임워크를 만듭니다.
• AI로 해결하고자 하는 문제를 파악하고 이 모델이 비즈니스 목표 달성에 최적의 시간 대비 비용 비율로 도움이 될 수 있는지 평가합니다.
• 프로젝트에 참여한 구성원의 역할과 책임을 식별합니다.
• 모델에 대한 알고리즘, 하이퍼 파라미터 및 피쳐 엔지니어링 선택
• 모델을 교육할 데이터 세트를 식별하고 모델 교육 및 테스트에 사용되는 모든 데이터가 고품질이며 안전하게 저장되는지 확인합니다.
• 모델을 구축하거나 이전 템플릿의 코드를 재사용하고 하이퍼 파라미터를 조정하여 모델을 검증합니다
• 자동화된 CI/CD 파이프라인을 생성하여 모델 테스트 및 배포 프로세스를 간소화합니다.
• 모델이 예상대로 작동하는지 정기적으로 모니터링 및 유지 관리