최고의 MLOps 도구

머신러닝 운영(MLOps)은 현대 머신러닝(ML) 프로젝트의 중요한 측면입니다. 데이터 사이언스와 IT 운영 간의 격차를 해소하는 분야입니다. MLOps는 데이터 준비부터 모델 구축 및 모니터링에 이르기까지 엔드-투-엔드 ML 라이프사이클을 관리하고 간소화하는 데 도움이 되는 사례와 도구를 포함합니다. ML 모델이 점점 더 복잡해지고 구축 빈도가 높아짐에 따라 조직은 이러한 모델의 운영 측면을 처리하기 위한 전문 도구를 필요로 하며, 이를 통해 의도한 대로 작동하고 시간이 지남에 따라 가치를 제공할 수 있습니다.

이 글에서는 MLOps 분야가 수반하는 사항에 대해 살펴보고 머신러닝 개발 패러다임을 실현하는 데 도움이 되는 몇 가지 도구를 살펴보겠습니다.

MLOps란?

머신러닝 운영의 약자인 MLOps는 DevOps, 데이터 엔지니어링 및 머신러닝의 원칙을 결합한 일련의 사례입니다. MLOps의 목표는 데이터 수집 및 모델 교육에서 배포, 모니터링 및 거버넌스에 이르기까지 전체 ML 수명주기를 자동화하고 간소화하는 것입니다.

MLOps는 핵심적으로 프로덕션 환경에서 머신러닝 모델을 안정적이고 효율적으로 배포하고 유지 관리하기 위해 노력합니다. MLOps는 데이터 사이언티스트, ML 엔지니어 및 IT 운영 팀 간의 사일로를 허물어 더 나은 협업을 촉진하고 모든 사람이 통합 프레임워크 내에서 작업할 수 있도록 합니다.

MLOps 관행의 구현은 다음과 같은 몇 가지 주요 이점을 제공합니다.

• 향상된 협업: MLOps는 데이터 사이언티스트, ML 엔지니어 및 운영 인력이 보다 효율적으로 협력할 수 있도록 서로 다른 팀 간의 격차를 해소하는 데 도움을 줍니다.
• 향상된 자동화: MLOps는 모델 배포, 확장 및 모니터링과 같은 ML 라이프사이클의 여러 측면을 자동화합니다. 이를 통해 생산 중인 모델을 관리하는 데 필요한 시간과 노력이 줄어듭니다.
• 확장성 MLOps를 사용하면 ML 운영을 보다 효과적으로 확장할 수 있습니다. 프로덕션의 모델 수가 증가함에 따라, MLOps 툴은 이러한 모델이 상당한 수동 개입 없이 관리 및 모니터링될 수 있도록 보장합니다.

MLOps 툴의 중요성

프로덕션 환경에서 머신러닝 모델을 관리하는 복잡성 때문에 전문 MLOps 도구를 사용해야 합니다. 이러한 툴은 데이터 처리 및 모델 교육부터 배포 및 모니터링에 이르기까지 ML 라이프사이클의 다양한 측면을 처리하도록 설계되었습니다. 그 중요성은 ML 운영의 효율성과 효과를 향상시키기 위해 제공하는 핵심 역량에 있습니다.

MLOps 툴의 주요 장점 중 하나는 모델 배포, 확장 및 모니터링과 같은 반복적인 작업을 자동화하는 기능입니다. 이러한 자동화는 인적 오류의 위험을 줄이고, 팀이 보다 전략적인 활동에 집중할 수 있도록 하여, 모델 관리의 일관성과 신뢰성을 보장하는 동시에 시간과 노력을 절감합니다.

또한 MLOps 도구는 데이터 과학자, ML 엔지니어 및 운영 팀 간의 협업을 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 툴은 원활한 팀워크를 지원하는 기능을 제공하여 사일로를 허물고, 커뮤니케이션을 개선하며, ML 모델의 개발 및 배포를 가속화합니다.

MLOps 툴의 또 다른 핵심 측면은 확장성에 대한 지원입니다. ML ML 운영을 확장함에 따라, 이러한 툴은 버전 제어, 재현성 및 자동화된 확장과 같은 기능을 제공하여 증가하는 모델 및 데이터 세트의 복잡성을 상당한 수동 개입 없이 처리할 수 있습니다.

MLOps 툴은 강력한 모니터링 및 거버넌스 기능도 제공합니다. 이를 통해 팀은 모델 성능을 추적하고, 규정을 준수하며, ML 배포의 무결성을 유지할 수 있습니다. 이러한 툴을 활용함으로써 조직은 ML 투자에서 최대 가치를 창출하고 효과적인 모델 관리를 통해 혁신을 추진할 수 있습니다.

최고의 MLOps 도구

ML 운영 환경에는 다양한 도구가 포함되어 있으며, 각 도구는 머신러닝 워크플로우 관리의 다양한 과제를 해결할 수 있는 고유한 기능과 기능을 제공합니다. 다음은 현재 사용 가능한 몇 가지 주요 MLOps 도구에 대한 개요입니다.

1. MLflow

MLflow는 전체 머신러닝 라이프사이클을 관리하도록 설계된 오픈소스 플랫폼입니다. Databricks가 개발한 MLflow는 유연성과 광범위한 기능 세트로 인해 가장 인기 있는 MLOps 도구 중 하나가 되었습니다. 플랫폼은 4가지 핵심 구성 요소로 구성됩니다.

• 추적: MLflow의 추적 구성 요소를 통해 사용자는 코드, 데이터, 구성 및 결과를 포함한 실험을 기록하고 쿼리할 수 있습니다. 이를 통해 모델 개발의 진행 상황을 추적하고, 다양한 실험을 비교하며, 재현성을 보장할 수 있습니다.
• 프로젝트: MLflow는 ML 코드를 재사용 및 재현 가능한 프로젝트로 구성합니다. 각 프로젝트에는 독립형 콘다 환경과 파라미터 세트가 포함되어 있어 다양한 환경에서 실험을 공유하고 복제하는 프로세스가 간소화됩니다.
• 모델: MLflow는 머신러닝 모델의 패키징 및 버전 관리를 위한 표준화된 형식을 제공합니다. 이를 통해 최소한의 변경으로 다양한 플랫폼과 런타임 환경에 모델을 배치할 수 있어 이동성과 일관성을 개선할 수 있습니다.
• 모델 레지스트리: MLflow의 모델 레지스트리는 초기 개발부터 프로덕션 배포까지 모델의 전체 수명주기를 관리하기 위한 중앙 집중식 허브 역할을 합니다. 버전 관리, 스테이지 전환 및 주석과 같은 기능을 제공하므로 시간이 지남에 따라 모델을 보다 쉽게 모니터링하고 관리할 수 있습니다.

장점:

• 팀이 ML 프로젝트의 진행 상황을 효과적으로 모니터링하고 비교할 수 있도록 지원하는 광범위한 추적 및 실험 관리 기능
• TensorFlow, PyTorch 및 scikit-learn 등 널리 사용되는 다양한 머신러닝 프레임워크 및 라이브러리와의 원활한 통합
• 강력한 커뮤니티 지원 및 적극적인 개발, ML 커뮤니티의 요구 사항을 충족하고 지속적으로 진화하는 툴 보장

단점:

MLflow는 강력하고 기능이 풍부한 플랫폼이지만 초보자에게는 설정과 구성이 다소 복잡할 수 있습니다. 또한, 특정 MLOps 워크플로우를 위한 완전한 엔드-투-엔드 자동화를 달성하기 위해 추가 구성 요소를 통합해야 할 수도 있습니다.

2. 쿠베플로우

Kubeflow는 Kubernetes에서 기본적으로 실행되도록 설계된 오픈소스 MLOps 플랫폼입니다. 주요 목표는 오케스트레이션 및 인프라 관리를 위해 Kubernetes의 힘을 활용하여 머신러닝 워크플로우를 이동, 확장 및 구성할 수 있도록 하는 것입니다.

Kubeflow는 머신러닝 라이프사이클의 다양한 단계를 다루는 포괄적인 툴 제품군을 제공합니다.

• 파이프라인: Kubeflow Pipelines는 엔드-투-엔드 ML 워크플로우를 구축, 배포 및 관리하기 위한 강력한 솔루션입니다. 복잡한 파이프라인을 설계 및 모니터링하는 그래픽 인터페이스와 일반적인 ML 작업을 위해 사전 구축된 구성 요소 라이브러리를 제공합니다.
• 카팁: Katib은 Kubeflow의 자동화된 하이퍼파라미터 튜닝 구성 요소입니다. 사전 정의된 목표에 따라 최적의 하이퍼파라미터 구성을 자동으로 검색하여 모델 성능을 최적화합니다.
• KFServe : KFServe는 서버리스 추론 기능을 제공하는 Kubeflow 내의 모델 서비스 플랫폼입니다. 여러 머신러닝 프레임워크를 지원하며 들어오는 트래픽에 따라 모델을 자동으로 확장할 수 있습니다.
• 공정성 : Fairing은 개발자가 로컬 환경에서 직접 쿠Kubernetes플로우 툴입니다.

장점:

• Kubernetes의 원활한 통합을 통해 쿠버Kubernetes플로우
• 워크플로우 오케스트레이션부터 하이퍼파라미터 튜닝 및 모델 서비스까지 전체 ML 라이프사이클을 아우르는 포괄적인 툴 제품군
• 확장성 및 자동화를 강력하게 지원하여 대규모 ML 배포를 보다 효과적으로 관리

단점:

Kubeflow는 강력한 기능을 제공하지만, 특히 광범위한 Kubernetes 전문 지식이 없는 조직의 경우 플랫폼의 설정 및 관리가 복잡할 수 있습니다. 가파른 학습 곡선은 Kubernetes 기반 인프라에 익숙하지 않은 신규 사용자에게 도전과제를 야기할 수 있습니다.

3. TensorFlow 확장(TFX)

TensorFlow Extended(TFX)는 프로덕션 준비를 마친 머신러닝 파이프라인을 배포하기 위한 엔드-투-엔드 플랫폼입니다. Google이 개발한 TFX는 TensorFlow 에코시스템과 원활하게 작동하도록 설계되어 ML 라이프사이클의 다양한 단계를 포괄하는 툴 세트를 제공합니다.

TFX의 핵심 구성 요소는 다음과 같습니다.

• TensorFlow 데이터 검증(TFDV): 이 구성 요소는 데이터에 대한 통계 정보를 분석하고 이상 또는 왜곡을 감지하여 데이터 품질을 보장합니다. TFDV는 ML 파이프라인 초기에 데이터 문제를 포착하는 데 도움을 줍니다.
• TensorFlow 모델 분석(TFMA): TFMA는 팀이 ML 모델의 성능을 평가하여 모델 품질과 공정성을 개선하는 데 사용할 수 있는 통찰력을 제공합니다.
• TensorFlow 서비스: TensorFlow Serving은 머신러닝 모델을 위한 유연한 고성능 서비스 시스템입니다. 이를 통해 조직은 확장 가능하고 안정적인 추론을 위해 TensorFlow 모델을 배포할 수 있습니다.

장점:

• TensorFlow 기반 ML 모델의 배포 및 관리를 간소화하는 TensorFlow 프레임워크와의 원활한 통합
• 데이터 검증부터 모델 서비스까지 전체 ML 라이프사이클을 아우르는 포괄적인 툴 세트
• 데이터 품질 및 모델 성능 분석에 집중하여 배포된 ML 모델의 무결성 및 효과 보장

단점:

TFX는 강력한 플랫폼이지만 주로 TensorFlow 사용자를 위해 설계되었습니다. TensorFlow 에코시스템에 아직 투자하지 않은 조직은 플랫폼이 요구 사항에 덜 적합할 수 있으며, 보다 광범위한 프레임워크 지원을 제공하는 대체 MLOps 솔루션을 탐색해야 할 수 있습니다.

4. Amazon SageMaker

Amazon SageMaker는 Amazon Web Services (AWS)가 제공하는 포괄적인 클라우드 기반 머신러닝 플랫폼입니다. 데이터 준비 및 모델 개발부터 배포 및 모니터링에 이르기까지 전체 ML 워크플로우를 포함하도록 설계된 다양한 도구와 기능을 제공합니다.

Amazon SageMaker의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

• SageMaker Studio: 머신러닝을 위한 이 통합 개발 환경(IDE)은 모든 ML 개발 및 배포 작업을 위한 웹 기반 인터페이스를 제공합니다.
• SageMaker 그라운드 트루스: 이 데이터 라벨링 서비스는 고품질 교육 데이터 세트를 준비하는 데 도움이 됩니다.
• SageMaker Autopilot : 자동 머신러닝(AutoML) 기능은 분류 및 회귀를 위한 최고의 머신러닝 모델을 자동으로 트레이닝하고 조정합니다.
• SageMaker 모델 모니터: 프로덕션 환경에서 ML 모델을 모니터링하는 이 도구는 모델 품질의 편차를 감지하고 모델 품질이 떨어지면 개발자에게 알립니다.

장점:

• 다른 AWS 서비스와의 원활한 통합으로 AWS 에코시스템 내에서 데이터를 쉽게 수집, 저장 및 처리할 수 있습니다.
• 대규모 ML 워크로드를 효율적으로 처리할 수 있는 확장성이 뛰어난 인프라
• 초보자와 숙련된 실무자 모두를 위해 ML 워크플로우를 간소화하는 사용자 친화적인 인터페이스와 자동화된 기능

단점:

Amazon SageMaker는 포괄적인 툴 세트를 제공하지만 AWS AWS 에코시스템 내에서 벤더 종속성을 초래할 수 있습니다. 또한 대규모 프로젝트나 집중적인 컴퓨팅 작업의 경우 비용이 빠르게 증가할 수 있습니다.

5. Azure 머신러닝

Azure Machine Learning은 머신러닝 모델을 구축, 교육, 배포 및 관리하기 위한 Microsoft의 클라우드 기반 플랫폼입니다. 모든 수준의 데이터 과학자 및 ML 엔지니어에게 적합하도록 설계되어 코드 우선 및 로우 코드/노 코드 경험을 제공합니다.

Azure Machine Learning에는 다음과 같은 몇 가지 기능 기능이 있습니다.

• Azure ML Studio : 이 웹 포털은 데이터 과학자들이 데이터 세트, 실험, 파이프라인, 모델 및 엔드포인트를 관리할 수 있도록 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공합니다.
• 자동화된 머신러닝: 이 기능은 주어진 데이터 세트와 문제에 가장 적합한 알고리즘과 하이퍼파라미터를 선택하는 프로세스를 자동화합니다.
• MLOps: Azure Machine Learning은 프로덕션 환경에서 모델 배포, 모니터링 및 관리를 위한 MLOps 기능을 내장하고 있습니다.
• 디자이너: 이 드래그 앤 드롭 인터페이스는 코드를 쓰지 않고 머신러닝 모델을 구축하기 위한 것입니다.

장점:

• 다른 Azure 서비스 및 Microsoft 툴과의 원활한 통합을 통해 이미 Microsoft 기술 스택을 사용하고 있는 조직에게 탁월한 선택 제공
• 다양한 사용자 기술 수준에 맞는 로우 코드 및 코드 우선 경험 제공
• 전체 ML 수명주기를 관리할 수 있는 강력한 MLOps 기능 ML

단점:

다른 클라우드 기반 플랫폼과 마찬가지로, Azure Machine Learning은 Microsoft 에코시스템 내에서 벤더 종속성을 초래할 수 있습니다. 플랫폼의 다양한 기능과 옵션은 새로운 사용자에게 학습 곡선을 제공할 수도 있습니다.

6. MLRun

MLRun은 Iguazio가 개발한 오픈소스 MLOps 프레임워크로, 전체 머신러닝 라이프사이클을 간소화하고 간소화하는 것을 목표로 합니다. 데이터 준비부터 모델 구축 및 모니터링까지 ML 프로젝트를 관리하기 위한 유연하고 확장 가능한 플랫폼을 제공합니다.

MLRun의 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 프로젝트 관리: MLRun은 코드, 데이터 및 모델에 대한 버전 관리를 포함하여 ML 프로젝트를 조직하고 관리하는 도구를 제공합니다.
• 자동화된 파이프라인: 플랫폼은 자동화된 ML 파이프라인의 생성 및 실행을 지원하여 효율적이고 재현 가능한 워크플로우를 지원합니다.
• Kubernetes 통합: MLRun은 Kubernetes 원활하게 통합되어 확장 및 분산된 ML 워크로드를 지원합니다.
• 모델 서비스: 프레임워크에는 모델을 마이크로서비스로 배포하는 기능이 포함되어 있어 프로덕션 환경에서 모델을 쉽게 제공할 수 있습니다.

장점:

• 오픈소스 특성 - 맞춤화 및 커뮤니티 중심 개선 가능
• 인기 있는 ML 프레임워크를 지원하여 툴 선택의 유연성을 제공합니다.
• 확장 가능하고 효율적인 ML 운영을 지원하는 Kubernetes의 강력한 통합

단점:

비교적 새로운 플랫폼인 MLRun은 보다 확립된 MLOps 툴에 비해 커뮤니티와 에코시스템이 더 작을 수 있습니다. 마찬가지로, 오픈소스의 특성상 더 많은 실습 관리와 구성이 필요할 수 있습니다.

7. 데이터 버전 관리(DVC)

DVC는 머신러닝 프로젝트를 위해 특별히 설계된 오픈소스 버전 제어 시스템입니다. Git과 같은 기존 버전 제어 시스템의 기능을 확장하여 대용량 파일, 데이터 세트 및 ML 모델을 효율적으로 처리합니다.

DVC의 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 데이터 및 모델 버전 관리: DVC는 데이터 세트 및 ML 모델의 버전 관리를 지원하여 변경 사항 및 실험 재현성을 쉽게 추적할 수 있습니다.
• 파이프라인 관리: 이 도구는 데이터 처리 및 모델 트레이닝 파이프라인의 생성 및 관리를 지원하여 실험의 재현성을 보장합니다.
• 스토리지에 구애받지 않음: DVC는 로컬 스토리지, 클라우드 스토리지(S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage) 등 다양한 스토리지 백엔드와 호환됩니다.
• 실험 추적: DVC는 다양한 실험을 추적하고 비교할 수 있는 기능을 제공하여 팀이 가장 성능이 뛰어난 모델을 식별할 수 있도록 지원합니다.

장점:

• 기존 ML 워크플로우에 가볍고 쉽게 통합 가능, 특히 이미 Git을 사용하고 있는 팀
• 기존 버전 제어 시스템이 어려움을 겪고 있는 대규모 데이터 세트 및 모델을 효율적으로 처리할 수 있습니다.
• ML 프로젝트에서 재현성과 협업을 촉진합니다.

단점:

버전 관리 및 실험 추적에는 강력하지만, DVC는 완전한 MLOps 솔루션을 제공하기 위해 다른 툴과의 통합이 필요할 수 있습니다. 또한 명령줄 인터페이스와 버전 제어 개념에 익숙하지 않은 팀을 위한 학습 곡선도 제공합니다.

결론

MLOps 도구는 현대적인 머신러닝 워크플로우를 관리하고 간소화하는 데 필수적입니다. MLflow, Kubeflow 및 TensorFlow Extended(TFX)와 같은 플랫폼을 활용하여 팀은 협업을 강화하고, 반복적인 프로세스를 자동화하며, ML 프로젝트를 보다 효율적으로 확장할 수 있습니다.

MLOps 관행을 수용하고 올바른 툴에 투자하는 것은 빠르게 진화하는 머신러닝 분야에서 경쟁력을 유지하는 데 필수적입니다. 그러나 ML 이니셔티브의 성공은 이러한 MLOps 구축을 지원하는 기반 인프라에 달려 있습니다. 

퓨어스토리지는 MLOps 워크플로우를 지원하는 데 필요한 확장 가능한 고성능 데이터 플랫폼을 제공하는 에이리(AIRI)® 및 Portworx®와 같은 전용 솔루션을 제공합니다. 퓨어스토리지의 완벽하게 준비된 AI 인프라와 동급 최강의 MLOps 툴을 결합함으로써, 기업은 머신러닝 모델이 일관된 가치를 제공하고 의미 있는 비즈니스 영향을 유도할 수 있습니다.