MLFlow

MLFlow 전체 머신 러닝 라이프사이클을 단순화하고 간소화하도록 설계된 오픈 소스 플랫폼입니다.다음과 같이 데이터 과학자와 기계 학습 엔지니어가 직면한 주요 문제를 해결합니다.

• 실험 관리: 모델 개발 중에 생성된 하이퍼파라미터, 메트릭 (정확도, 손실 등) 및 기타 아티팩트 (예: 모델 파일 및 데이터) 를 추적하는 것은 순식간에 부담스러울 수 있습니다.MLFlow는 이러한 모든 세부 정보를 기록하고 구성할 수 있는 중앙 집중식 시스템을 제공하므로 다양한 실험을 쉽게 비교하고, 가장 성능이 좋은 모델을 식별하고, 결과를 재현할 수 있습니다.
• 모델 배포: 학습된 모델을 프로덕션에 도입하는 것은 복잡한 프로세스일 수 있습니다.MLflow는 모델을 패키징하고 다음과 같은 다양한 서비스 플랫폼에 배포할 수 있는 도구를 제공하여 이 작업을 간소화합니다.
  • REST API: 다른 애플리케이션과 쉽게 통합할 수 있습니다.
  • 배치 추론: 대규모 데이터 세트를 오프라인으로 처리하는 데 사용됩니다.
  • 클라우드 플랫폼: AWS, Azure 또는 Google Cloud와 같은 클라우드 서비스에 모델을 배포합니다.
• 공동 작업: MLFlow는 팀 내 원활한 협업을 촉진합니다.데이터 과학자는 실험, 모델 및 통찰력을 동료와 쉽게 공유하여 지식 공유를 촉진하고 개발 프로세스를 가속화할 수 있습니다.
• 프레임워크에 구애받지 않음: MLFlow는 다음을 포함하여 널리 사용되는 다양한 기계 학습 라이브러리와 원활하게 작동하도록 설계되었습니다.
  • 텐서플로우: 강력한 딥 러닝 프레임워크.
  • 파이토치: 유연성으로 잘 알려진 또 다른 인기 있는 딥 러닝 프레임워크입니다.
  • 사이킷-런: 기존 머신러닝 알고리즘을 위한 라이브러리입니다.
  • 그 외 다수!

세부 예시:

데이터 과학자가 고객 이탈을 예측하는 모델을 구축한다고 가정해 보겠습니다.MLFlow를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

1. 트랙 실험:
   • 각 모델 반복에 대해 학습률, 계층 수, 정규화 강도와 같은 하이퍼파라미터를 기록합니다.
   • 훈련 중 정확도, 정밀도, 재현율, F1-점수 등의 메트릭을 기록합니다.
   • 학습된 모델 파일을 아티팩트로 저장합니다.
2. 비교 결과:
   • MLflow의 UI 또는 API를 사용하여 다양한 실험의 성능을 쉽게 비교할 수 있습니다.
   • 선택한 메트릭을 기반으로 성능이 가장 좋은 모델을 식별합니다.
3. 모델 배포:
   • MLflow의 도구를 사용하여 최고 성능의 모델을 패키징합니다.
   • MLflow의 내장 서버를 사용하거나 클라우드 플랫폼과 통합하여 REST API로 배포할 수 있습니다.
4. 모니터 모델 성능:
   • 지연 시간, 처리량, 예측 정확도와 같은 메트릭을 기록하여 프로덕션 환경에서 모델의 성능을 추적합니다.
   • 발생할 수 있는 모든 문제를 식별하고 해결합니다.

MLFlow 사용의 이점:

• 효율성 향상: 기계 학습 워크플로우를 간소화하여 시간과 노력을 절약합니다.
• 재현성 향상: 실험을 더 쉽게 재현하고 일관된 결과를 보장할 수 있습니다.
• 향상된 협업: 지식 공유 및 팀워크를 촉진합니다.
• 더 나은 모델 관리: 모델 관리 및 배포를 위한 중앙 집중식 플랫폼을 제공합니다.