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MLOps를 위한 데이터 관리 전략 1. 서론 MLOps 환경에서 데이터는 모델 개발과 운영의 핵심 요소입니다. 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터를 ML 파이프라인에 지속적으로 공급하기 위해서는 체계적인 데이터 관리 전략이 필요합니다. 이번 포스팅에서는 MLOps를 위한 효과적인 데이터 관리 방안을 알아보겠습니다. 2. 데이터 버전 관리 데이터셋의 변경 사항을 체계적으로 관리하고 추적하는 것이 중요합니다. Git 기반의 데이터 버전 관리 시스템(DVC, GitLFS 등)을 사용하면 편리합니다. # DVC 예시 dvc init dvc add data/train.csv git commit -m "Add train data" 3. 데이터 라이너지 추적 원시 데이터로부터 특징 데이터셋이 생성되는 과정을 추적하는 ..

MLOps에서 모델 모니터링과 CI/CD 구축하기 1. 모델 모니터링의 중요성 기계학습 모델을 프로덕션에 배포했다고 해서 모든 과정이 완료된 것은 아닙니다. 실제 서비스 환경에서 지속적으로 모델의 성능과 건전성을 모니터링하는 것이 필수적입니다. 데이터 드리프트, 모델 성능 저하, 예기치 못한 입력 등 다양한 이슈가 발생할 수 있기 때문입니다. 2. 모니터링 지표 정의 모델 모니터링을 위해서는 먼저 관심 있는 지표를 정의해야 합니다. 일반적으로 다음과 같은 지표들을 추적합니다. - 데이터 통계: 입력 데이터의 통계적 분포 변화 - 모델 성능: 정확도, 정밀도, 재현율 등 평가 지표 - 시스템 지표: 응답 시간, 자원 사용량 등 시스템 메트릭 - 비즈니스 지표: 실제 서비스 메트릭 (매출, 전환율 등) 3...

클라우드 환경에서 MLOps 구축하기 1. MLOps 소개 기계학습 모델을 실제 프로덕션 환경에 배포하고 운영하는 과정은 전통적인 소프트웨어 개발 및 운영과는 다른 많은 고려사항이 필요합니다. MLOps(Machine Learning Operations)는 모델 개발 단계부터 프로덕션 배포, 모니터링, 재학습까지 전체 라이프사이클을 체계적으로 관리하고자 하는 개념입니다. MLOps의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다. - 데이터 처리 및 관리 - 모델 학습 및 실험 관리 - 모델 버전 관리 및 배포 - 모델 모니터링 및 성능 추적 - 코드 통합 및 자동화 파이프라인 2. 클라우드 환경 선택 MLOps를 위한 인프라 환경으로 대표적인 클라우드 플랫폼 중 하나를 선택할 수 있습니다. AWS, GCP, Azu..