오케스트레이션

오케스트레이션 for MLOps (머신 러닝 오퍼레이션) 란 프로덕션 환경에서 머신러닝 (ML) 모델을 배포, 유지 관리 및 모니터링하는 데 필요한 상호 연결된 다양한 프로세스 및 워크플로를 자동으로 조정, 스케줄링 및 관리하는 것을 말합니다.이를 통해 ML 라이프사이클의 모든 구성 요소가 원활하게 작동하여 ML 기반 솔루션을 효율적이고 안정적으로 제공할 수 있습니다.

MLOps 오케스트레이션의 주요 구성 요소

1. 워크플로우 자동화:
   • 데이터 전처리, 모델 학습, 평가 및 배포와 같은 반복적인 작업을 자동화합니다.
2. 파이프라인 관리:
   • 엔드-투-엔드 ML 워크플로를 정의하고 실행하여 데이터 수집부터 모니터링에 이르는 모든 단계가 올바른 순서로 실행되도록 합니다.
3. 리소스 할당:
   • CPU, GPU 또는 TPU와 같은 계산 리소스를 다양한 작업에 효율적으로 할당하여 성능을 최적화합니다.
4. 버전 제어:
   • 데이터, 모델 및 코드의 버전을 추적하여 재현성과 신뢰성을 보장합니다.
5. 모니터링 및 로깅:
   • 모델 성능 및 시스템 상태를 지속적으로 관찰하여 문제를 신속하게 식별하고 해결할 수 있습니다.
6. 오류 처리 및 재시도 메커니즘:
   • 장애를 감지하고 자동으로 문제를 재시도하거나 에스컬레이션하여 견고성을 보장합니다.

MLOP에서의 오케스트레이션의 이점

1. 확장성:
   • 대규모 데이터 세트, 다중 모델 및 분산 시스템을 처리하도록 워크플로를 확장할 수 있습니다.
2. 효율성:
   • 수동 개입과 반복 작업에 소요되는 시간을 줄여 ML 라이프사이클을 가속화합니다.
3. 신뢰도:
   • 장애가 발생하더라도 워크플로가 일관되고 탄력적으로 실행되도록 합니다.
4. 콜라보레이션:
   • 워크플로를 표준화하고 ML 라이프사이클에 대한 가시성을 제공하여 팀워크를 촉진합니다.
5. 규정 준수:
   • 워크플로우와 프로덕션 변경 사항을 추적하고 문서화하여 규정 준수를 유지하는 데 도움이 됩니다.

MLOP에서의 오케스트레이션 애플리케이션

1. 데이터 엔지니어링:
   • 데이터 수집, 정리 및 변환 파이프라인 자동화
2. 모델 교육:
   • 다양한 컴퓨팅 환경에서 모델 교육 작업을 스케줄링하고 관리합니다.
3. 지속적 통합/지속적 배포 (CI/CD):
   • 업데이트된 모델을 프로덕션 환경에 배포하는 작업을 조정합니다.
4. 하이퍼파라미터 조정:
   • 그리드 또는 랜덤 검색 프로세스를 자동화하여 모델 성능을 최적화합니다.
5. 모니터링 및 재교육:
   • 모델 드리프트 또는 성능 저하를 기반으로 재교육 워크플로를 트리거합니다.

MLOps의 오케스트레이션 도구

1. 쿠버네티스:
   • 컨테이너화된 워크로드를 관리하고 확장성과 안정성을 보장합니다.
2. 아파치 에어플로우:
   • ML 파이프라인 스케줄링 및 관리를 위한 워크플로우를 유방향 비순환 그래프 (DAG) 로 정의합니다.
3. 큐브플로우:
   • ML용 Kubernetes 워크플로우를 확장하여 파이프라인 실행, 하이퍼파라미터 조정, 모델 서비스를 지원합니다.
4. MLFlow:
   • ML 실험을 추적하고 다른 도구와의 통합을 통해 오케스트레이션을 지원합니다.
5. 지사:
   • 강력한 오류 처리를 통한 데이터 파이프라인 오케스트레이션에 중점을 둡니다.
6. 단검:
   • 데이터 기반 워크플로우용으로 설계되어 ML 파이프라인을 위한 풍부한 메타데이터를 제공합니다.

MLOps 오케스트레이션의 워크플로 예시

1. 1단계: 데이터 준비:
   • 소스, 정리 및 기능 엔지니어링에서 데이터 추출을 자동화합니다.
2. 2단계: 모델 교육:
   • Kubernetes 또는 Kubeflow와 같은 오케스트레이터를 사용하여 분산 교육 작업을 트리거합니다.
3. 3단계: 모델 평가:
   • 사전 정의된 메트릭을 기준으로 학습된 모델의 성능을 자동으로 검증합니다.
4. 4단계: 모델 배포:
   • CI/CD 파이프라인을 사용하여 검증된 모델을 프로덕션 환경에 배포합니다.
5. 5단계: 모니터링:
   • 배포된 모델의 성능 및 리소스 사용을 지속적으로 모니터링합니다.
6. 6단계: 피드백 루프:
   • 성능이 저하되거나 새 데이터를 사용할 수 있게 되면 모델을 다시 학습시키십시오.

MLOP용 오케스트레이션의 과제

1. 복잡성:
   • ML 라이프사이클 전반에서 상호 연결된 여러 구성 요소를 조정합니다.
2. 리소스 제약:
   • 컴퓨팅 리소스의 균형을 조정하여 과다 사용 또는 과소 사용을 방지합니다.
3. 통합:
   • 다양한 도구와 플랫폼 간의 호환성 보장.
4. 동적 워크로드:
   • 새로운 데이터 유형 또는 업데이트된 알고리즘과 같은 변화하는 요구 사항에 맞게 조정.