MLOps
MLOps ?
태호님
2022. 3. 20. 01:22
MLOps 란?
- ML을 효율적으로 개발하고 서비스화하고 운영할 때 필요한 모든 것을 다루는 분야
- ML 시스템 개발(Dev)과 ML 시스템 운영(Ops)을 통합하는 것을 목표로 하는 ML 엔지니어링
- 일반 SW DevOps와 차이점은 뭘까 ?? -> Data의 유무. Data의 중요성
- 재사용, 재개발 용이하게
MLOps Component
- 인프라
- Seving
- Experiment, Model Management
- Feature store
- Data Validation
- Continuous Training
- Monitoring
- AutoML
MLOps 구성요소
- 데이터
- 데이터 수집 파이프라인 : Airflow..
- 데이터 저장 : Hadoop, SQL..
- 데이터 관리 : Feast..
- 모델
- 모델 개발 : Docker, Kubeflow, Optuna, Ray..
- 모델 버전 관리 : Git, MLflow..
- 모델 학습 스케줄링 관리 : Kubernetes..
- 서빙
- 모델 패키징 : Docker, FastAPI, Flask, BentoML..
- 서버 모니터링 : Prometheus, Thanos..
- 파이프라인 매니징 : Kubeflow, Airflow..
MLOps의 대부분을 지원하는 Full package
- Aws SageMaker
- GCP Vertex AI
- Azure Machine Learning