AI 및 머신러닝 애플리케이션의 발전을 보면 ML 제품의 능력도 함께 발전하고 있다고 믿기 쉽지만 실제로는 ML 내부 프로세스가 업계의 진보에 따라 따라잡기 어려운 상황입니다. 다행히도 MLOps의 도입은 이 어려움을 극복할 수 있도록 도와줍니다. MLOps는 데이터 과학자와 운영팀 간의 실시간 협업을 갖춘 ML 제품을 제공하기 위한 프로세스와 모범 사례에 기반하여 구축되었습니다. MLOps의 목표는 ML 구축 프로세스의 일부를 최대한 자동화하여 지속적인 제공을 가능하게 하는 것입니다. 이때 중요한 점은 IT 운영 자동화에 머신러닝을 적용하는 좁은 범위의 영역인 AIOps와 MLOps를 구분하는 것입니다.
MLOps의 정의
MLOps는 머신러닝 작업을 간소화하고 모델의 프로덕션 전환, 유지 및 모니터링에 중점을 둔 머신러닝 엔지니어링 핵심 기능입니다. 데이터 사이언티스트, DevOps 엔지니어, IT가 협업하는 형태로 주로 구성되며, 머신러닝 모델의 안정적이고 효율적인 배포와 유지 관리를 목표로 합니다.
MLOps이 필요한 이유
MLOps이 필요한 이유는 내부 ML 프로세스의 도전적인 측면을 극복하고 효과적인 AI 개발을 촉진하기 위함입니다. 하지만 현실에서는 아래와 같은 문제로 인해 머신러닝 제품을 개발하는데 어려움을 겪을 수 있습니다.
- 내부 프로세스의 자동화가 부족하여 효율성이 저하됩니다.
- 데이터 과학자와 운영팀은 사일로에서 작업하여 협업이 제한됩니다.
- 명확한 프로세스와 파이프라인의 부재로 인해 작업의 일관성이 떨어집니다.
- 모델이 필요한 만큼 주기적인 재교육이 이루어지지 않아 성능이 시간과 함께 저하됩니다.
- 규제 및 규정 준수에 대한 감독이 부족하여 안정성 문제가 발생할 수 있습니다.
MLOps의 장점
위와 같은 요인으로 인해 AI 모델 구축에 필요한 재현성, 확장성 및 민첩성이 부족해질 수 있습니다. 하지만 올바른 인프라와 프로세스를 갖춘 MLOps는 이러한 문제를 극복하고 다음과 같은 다양한 이점을 얻을 수 있습니다.
- 전문 지식 결합: 팀 간 커뮤니케이션을 촉진하여 오퍼레이션 팀의 비즈니스 감각과 데이터 과학자의 ML 관련 지식을 효과적으로 결합합니다. 동시에 각 팀은 자신이 가장 잘하는 일에만 집중할 수 있습니다.
- 규제 프로세스 관리: 오퍼레이션 팀이 규제 및 규정 준수를 감독하고 변경 사항을 효과적으로 파악하여 데이터 과학 팀이 신속하게 대응할 수 있도록 합니다.
- 낭비 감소:파이프라인 자동화를 통해 프로세스에 소요되는 시간과 비용을 절감하고, 반복 작업에 소비되는 시간을 최소화하여 효율성을 향상합니다.
- 신속한 지원: 지속적인 통합 및 제공, 파이프라인 자동화를 통해 작업을 신속하게 반복할 수 있도록 지원하며 빠른 AI 모델 배포를 가능케 합니다.
- 풍부한 제품 생산: 모범 사례를 기반으로 고급 도구와 인프라를 활용하여 작업의 정확도와 효율성을 높입니다. 결과적으로 유저는 더 풍부하고 고품질의 제품을 경험할 수 있습니다.
MLOps 활용을 통해 혁신적인 AI 솔루션을 대규모로 제공할 수 있으며 지속적인 모델 개선과 발전을 이루어낼 수 있습니다.
MLOps 구축 방법
실제 기업에서 MLOps를 어떻게 구현할 수 있을까요? ML 라이프사이클을 다양한 부분으로 나누어 이를 단순화해 보겠습니다.
데이터
1.데이터 수집
- 내부 또는 외부 소스에서 데이터를 수집하는 프로세스를 구축합니다.
- 데이터는 ML 개발 수명주기의 초기부터 끝까지 필요하며, 지속적으로 수집되어야 합니다.
- 일관되고 안정적인 데이터 소스를 확인하여 성공에 중요한 역할을 합니다.
2. 데이터 클렌징
- 불필요한 데이터를 제거하거나 형식을 일치시키는 작업을 포함한 데이터 클렌징 단계를 구현합니다.
- 가능한 부분은 자동화하여 작업의 효율성을 높입니다.
3. 데이터 어노테이션
- 데이터에 레이블을 지정하는 과정이 필요한 경우, 이를 시행할 프로세스를 구축합니다.
- 어노테이션 작업은 시간과 노력이 많이 필요한 작업 중 하나이므로 외부 협력이나 자동화 도구를 활용하여 효율성을 극대화합니다.
4. 지속적인 데이터 파이프라인 구축
- MLOps의 핵심은 지속적인 데이터 파이프라인을 설정하는 것입니다.
- 추가 데이터가 필요한 경우를 대비하여 지속적으로 데이터를 수집하고 준비하는 데 필요한 프로세스를 구축합니다.
- 데이터 파이프라인은 빌드 프로세스의 일환으로 고려되며, 실시간 업데이트를 통해 효율적인 작업을 지원합니다.
이러한 단계를 통해 MLOps를 구현하면 데이터 과학자와 운영팀이 효과적으로 협업하고, 데이터의 일관성과 품질을 유지할 수 있습니다. 특히, 데이터의 지속적인 수집과 파이프라인의 자동화는 ML 모델의 훈련 및 배포 단계에서 효율성과 민첩성을 제고하는 데 도움이 됩니다.
모델
1.모델 훈련
- 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 훈련 세트와 테스트 세트를 생성합니다.
- 훈련 세트를 활용하여 모델이 인식하는 기능을 학습시킵니다.
- 사용 사례, 리소스, 중요한 측정 항목에 따라 다양한 모델 훈련 방법을 선택하며, 자동화된 접근 방식을 도입할 수 있습니다.
2. 모델 테스트 및 검증
- 모델의 성능을 테스트 세트와 비교하여 평가하고 원하는 KPI를 달성했는지 확인합니다.
- 배포 이전에 전체 시스템을 검증하여 의도한 대로 모델이 올바르게 작동하는지 확인합니다.
3. 모델 배포
- 훈련이 완료되고 성공적으로 테스트된 모델을 프로덕션 환경에 배포합니다.
- 시스템이 온라인 상태가 되며, 사용자나 다른 시스템과 상호작용할 수 있게 됩니다.
4. 운영과 협업
- 모델 구축은 주로 데이터 과학자의 역할이지만, 운영팀은 전반적인 개발 단계의 루프를 유지하며 효과적인 운영을 보장합니다.
- 전체 기록을 포함하는 모델 저장소를 유지하면 투명성을 확보하고, 모델의 버전 관리와 협업을 강화할 수 있습니다.
이를 통해 조직은 모델의 개발, 훈련, 테스트, 및 배포를 체계적이고 효과적으로 수행할 수 있습니다. 모델 저장소는 팀 간의 투명성과 협업을 강화하며, 프로덕션 환경에서 안정적으로 모델을 운영할 수 있도록 지원합니다.
포스트 프로덕션
포스트 프로덕션은 모델이 프로덕션에 배포된 후에 지속적으로 수행되어야 하는 중요한 활동들을 포함합니다.
1.모니터링
- KPI를 기준으로 모델을 지속적으로 모니터링하여 성능을 추적합니다.
- 모델이 KPI를 충족하지 못하는 경우 즉각적인 경고 및 문제 대응 계획을 마련합니다.
- 모델의 예측이 시간에 따라 어떻게 변하는지를 주기적으로 확인하여 시스템의 안정성을 유지합니다.
2. 재교육
- ML 모델은 외부 환경이나 데이터의 변화에 대응하기 위해 지속적으로 재교육되어야 합니다.
- 새로운 데이터에 대한 학습을 통해 모델을 최신 상태로 유지하고 예측 정확도를 향상합니다.
- 재교육 주기와 방법을 정의하여 비즈니스 요구 사항에 맞게 모델을 개선합니다.
3. 자동화된 데이터 파이프라인 활용
- 포스트 프로덕션의 모니터링 및 재교육을 효율적으로 처리하기 위해 자동화된 데이터 파이프라인을 활용합니다.
- 자동화된 프로세스를 통해 실시간 피드백 루프를 유지하고 모델의 업데이트를 원활하게 진행합니다.
- 데이터 파이프라인의 자동화는 반복적이고 복잡한 작업을 간소화하여 개발 속도와 재현성을 향상합니다.
MLOps의 핵심 목표는 프로세스를 자동화하고 피드백 루프 및 데이터 파이프라인을 통해 속도와 재현성을 향상해, 중복을 방지하고 협업을 극대화하는 것입니다. 이를 통해 조직은 혁신적인 AI를 지속적으로 발전 및 제공할 수 있습니다.
에펜의 MLOps
1.고품질 학습 데이터 제공
- 세계적인 규모에서 고품질의 학습 데이터 제공을 통해 머신러닝 및 비즈니스 솔루션을 강화합니다.
- 다양한 언어와 방언을 포함한 235개 이상의 언어로 제공되는 언어 데이터를 활용할 수 있습니다.
2. 데이터 수집 및 가공
- 데이터 수집 및 어노테이션 서비스를 통해 다양한 프로젝트의 데이터 요구를 충족시키고 필요한 정보를 추출합니다.
- 머신러닝 모델의 훈련을 위해 필요한 데이터를 정확하게 수집하고 라벨을 부여합니다.
3. 모델 재교육 및 개선
- 모델의 성능 향상을 위해 생산 후 단계에서 모델 재교육 및 개선을 수행합니다.
- 최신 데이터를 활용하여 모델을 최신 상태로 유지하고 정확성을 향상합니다.
4. 머신러닝 지원을 내장한 데이터 라벨링 툴
- 업계 최고 수준의 데이터 라벨링 툴을 활용하여 머신러닝 지원을 내장시킨 효율적인 어노테이션 프로세스를 구축합니다.
- 이를 통해 시간, 노력, 비용을 절약하고 AI 이니셔티브에 대한 ROI를 최대화할 수 있습니다.
5. 25년 이상의 경력
- 25년 이상의 AI 데이터 경력을 토대로 최고 품질의 서비스를 제공합니다.
- 정부 기관 및 세계 최대 기업과의 협업을 통해 신뢰할 수 있는 AI 데이터 및 서비스를 제공합니다.
저희 에펜은 데이터와 머신러닝 분야의 풍부한 경력을 가지고 있으며, 기업에 딱 맞는 맞춤형 프로젝트를 지원하는 종합적인 솔루션을 제공합니다. 지금 바로 저희 데이터 전문가에게 상담을 받아보세요!
