ModelOps 란?

127회 정보관리기술사 1교시 문제

 

아래의 내용을 이해해서 좀더 압축해서 적어야 함.

 

1. 개념

ModelOps는 머신러닝(ML) 모델의 라이프사이클을 반복적, 지속적으로 관리하고 개발, 배포, 운영을 위한 프레임워크로써 DevOps의 ML 버전.

ML 모델은 지속적으로 학습하고 발전해야 하기 때문에, ModelOps는 이러한 모델의 라이프사이클을 관리하고, 비즈니스 요구 사항을 충족하도록 보장하는 데 도움이 됩니다.

 

ModelOps의 주요 목표는 다음과 같습니다.

• 모델의 품질과 신뢰성을 보장합니다. ModelOps는 모델의 개발, 배포, 운영 전반에 걸쳐 품질 보증 프로세스를 적용하여 모델의 정확성과 일관성을 유지합니다.
• 모델의 효율성과 확장성을 개선합니다. ModelOps는 모델의 배포 및 운영을 자동화하여 비용을 절감하고 성능을 향상시킵니다.
• 모델의 안전성과 보안을 강화합니다. ModelOps는 모델의 데이터와 인프라를 보호하기 위한 보안 프로토콜을 적용하여 모델의 안전성을 보장합니다.

2. ModelOps Process

가. 모델 개발

모델 개발 단계에서는 모델의 요구 사항을 정의하고, 데이터를 수집하고 전처리하고, 모델을 학습하고 평가합니다. ModelOps는 개발 프로세스를 자동화하고, 모델의 품질을 보장하기 위한 프로세스를 적용하는 데 도움이 됩니다.

 

나. 모델 배포

모델 배포 단계에서는 모델을 운영 환경에 배포합니다. ModelOps는 모델의 배포를 자동화하고, 모델의 성능을 모니터링하고, 모델의 업데이트를 관리하는 데 도움이 됩니다.

 

다. 모델 운영

모델 운영 단계에서는 모델이 지속적으로 학습하고 발전하도록 관리합니다. ModelOps는 모델의 성능을 모니터링하고, 모델의 오류를 식별하고, 모델을 업데이트하는 데 도움이 됩니다.

ModelOps는 ML 모델의 성공적인 구현에 필수적인 프레임워크입니다. ModelOps를 통해 기업은 ML 모델의 품질, 효율성, 안전성을 향상시킬 수 있습니다.

 

3. 사용되는 툴과 기술

ModelOps의 구현을 위해 다음과 같은 도구와 기술을 사용할 수 있습니다.

• MLOps 플랫폼

MLOps 플랫폼은 ModelOps의 모든 단계를 지원하는 도구와 기능을 제공합니다. 대표적인 MLOps 플랫폼으로는 DataRobot, Domino Data Lab, MLflow 등이 있습니다.

• 데이터 플랫폼

데이터 플랫폼은 ML 모델의 학습과 운영에 필요한 데이터를 저장하고 관리합니다. 대표적인 데이터 플랫폼으로는 Hadoop, Hive, Spark 등이 있습니다.

• 운영 플랫폼

운영 플랫폼은 ML 모델을 배포하고 운영하는 데 필요한 인프라를 제공합니다. 대표적인 운영 플랫폼으로는 Kubernetes, OpenShift 등이 있습니다.

ModelOps는 아직 초기 단계에 있지만, ML 모델의 중요성이 커짐에 따라 ModelOps의 중요성도 증가할 것으로 예상됩니다.