MLOps 프레임워크: 프로덕션 ML을 위한 도구 및 플랫폼 완벽 가이드

노트북에서 머신러닝 모델의 성능을 잘 나오게 하는 것은 절반의 성공일 뿐입니다. 대부분의 팀이 어려움을 겪는 부분은 해당 모델을 안정적이고 확장 가능한 프로덕션 환경으로 옮기고 시간이 지나도 계속 성능을 유지하는 것입니다. 실험과 안정적인 배포 사이의 이러한 격차를 해소하기 위해 MLOps 프레임워크가 설계되었습니다.

MLOps(머신러닝 운영)는 자동화, 버전 관리, 지속적 배포와 같은 MLOps 원칙을 전체 머신러닝 라이프사이클에 적용하는 분야로 부상했습니다. 올바른 프레임워크는 개발 단계에 머무르는 모델과 대규모로 실제 비즈니스 가치를 창출하는 모델 간의 차이를 만들 수 있습니다. 하지만 경량 오픈소스 도구부터 기능이 풍부한 엔터프라이즈 MLOps 플랫폼까지 수십 가지 옵션이 available하므로, 적합한 것을 선택하려면 스택의 각 계층이 실제로 무엇을 하는지 명확하게 이해해야 합니다.

이 가이드에서는 가장 널리 채택된 MLOps 프레임워크, 핵심 구성 요소 및 팀의 특정 요구 사항에 맞춰 평가하는 방법을 자세히 설명합니다. 첫 프로덕션 파이프라인을 구축하는 스타트업이든 여러 클라우드에 걸쳐 수백 개의 ML 모델을 관리하는 대기업이든, 상황에 맞는 프레임워크 아키텍처가 있습니다.

MLOps 프레임워크가 존재하는 이유 — 그리고 실제로 해결하는 문제

머신러닝 운영의 과제는 단순한 DevOps 자동화를 넘어섭니다. ML 워크플로우는 동적 데이터셋, 비결정적 학습 실행, 복잡한 모델 버전 관리 요구 사항, 배포 후 지속적인 모델 모니터링의 필요성을 포함합니다. 전통적인 소프트웨어 엔지니어링 관행은 필수적이지만 그 자체만으로는 충분하지 않습니다.

구조화된 도구 없이 일반적인 머신러닝 프로젝트를 생각해 보세요. 데이터 과학자들은 수십 번의 실험을 격리된 상태로 실행하며, 파라미터를 수동으로 기록하거나 전혀 기록하지 않습니다. 모델 학습은 로컬 머신과 공유 드라이브에 흩어진 아티팩트를 생성합니다. 배포 시점이 되면 재현성이 없습니다. 즉, 어떤 데이터셋 버전, 하이퍼파라미터 구성 또는 코드 커밋이 프로덕션으로 가는 모델을 생성했는지에 대한 명확한 기록이 없습니다. 배포 후에는 데이터 분포가 변경되어 모델 성능이 조용히 저하되며, 이를 감지할 모니터링이 없습니다.

MLOps 프레임워크는 실험 추적, 모델 버전 관리 및 모델 레지스트리, ML 파이프라인 및 워크플로우 오케스트레이션, 모델 배포 및 모델 서빙, 그리고 관찰 가능성을 갖춘 모델 모니터링이라는 머신러닝 라이프사이클의 다섯 가지 핵심 영역에 일관성을 가져옴으로써 이 문제를 해결합니다. 최고의 MLOps 플랫폼은 이 다섯 가지를 통합된 방식으로 처리하며, 전문화된 오픈소스 도구는 종종 하나 또는 두 가지 영역에서 뛰어납니다.

모든 MLOps 프레임워크의 핵심 구성 요소

특정 도구를 비교하기 전에 완전한 MLOps 워크플로우가 지원해야 하는 기능들을 이해하는 것이 좋습니다.

실험 추적은 기반입니다. ML 엔지니어와 데이터 과학자는 알고리즘, 하이퍼파라미터 튜닝 구성 및 특성 엔지니어링 접근 방식을 다양하게 하여 수백 번의 학습 반복을 실행합니다. 각 실행과 연결된 메트릭, 파라미터 및 코드 버전의 체계적인 추적 없이는 재현 가능한 결과를 얻을 수 없습니다. 실험 추적 도구는 모든 학습 실행에 대한 검색 가능한 감사 추적을 생성하여 팀이 반복 간 모델 성능을 비교하고 최상의 버전을 자신 있게 홍보할 수 있도록 합니다.

모델 버전 관리 및 모델 레지스트리는 코드뿐만 아니라 모델 자체에 대한 버전 관리를 확장합니다. 모델 레지스트리는 학습된 ML 모델이 카탈로그화되고, 버전이 지정되며, 스테이징 및 검증부터 프로덕션 및 보관까지 라이프사이클 단계를 거치는 중앙 저장소 역할을 합니다. 이를 통해 팀은 며칠이 아닌 몇 분 안에 성능이 저하된 모델을 이전 버전으로 롤백할 수 있습니다.

워크플로우 오케스트레이션은 데이터 수집 및 전처리부터 모델 학습, 검증, 배포에 이르기까지 다단계 ML 파이프라인의 자동화를 처리합니다. 오케스트레이션 도구는 이러한 단계를 예약하고 조정하며, 종속성을 관리하고, 오류를 우아하게 처리하며, 파이프라인 상태에 대한 가시성을 제공합니다. 오케스트레이션 없이는 MLOps 파이프라인이 안정적으로 실행되기 위해 상당한 수동 개입이 필요합니다.

피처 스토어는 MLOps에서 가장 과소평가된 문제점 중 하나인 학습 및 서빙 간의 피처 일관성을 해결합니다. 피처 스토어는 ML 피처의 계산 및 저장을 중앙 집중화하여 학습 데이터셋을 생성하는 데 사용된 것과 동일한 변환이 추론 시 일관되게 적용되도록 하여 학습-서빙 편향을 제거합니다.

모델 서빙 및 배포는 ML 모델이 패키징되고, API로 노출되며, 프로덕션 환경에 배포되는 방법을 다룹니다. 여기에는 낮은 지연 시간 추론을 위한 실시간 서빙과 배치 추론 워크로드가 포함되며, 확장 동작, A/B 테스트 및 카나리 배포도 포함됩니다. 실시간 추론은 지연 시간이 중요한 사기 탐지, 개인화 및 추천 시스템과 같은 프로덕션 사용 사례에 특히 중요합니다.

모델 모니터링 및 관찰 가능성은 배포 후 모델 성능, 데이터 드리프트, 예측 분포 및 다운스트림 비즈니스 메트릭을 지속적으로 추적하여 루프를 닫습니다. 모델 모니터링 없이는 팀이 비즈니스 결과에 이미 영향을 받은 후에야 모델 성능 저하를 발견하는 경우가 많습니다.

MLflow: 오픈소스 MLOps 표준

MLflow는 현재 프로덕션 환경에서 가장 널리 채택된 오픈소스 MLOps 프레임워크라고 할 수 있습니다. 원래 Databricks에서 개발되어 나중에 Linux Foundation에 기증된 MLflow는 특정 인프라 스택에 팀을 종속시키지 않고 핵심 MLOps 라이프사이클을 처리하는 모듈식 구성 요소를 제공합니다.

핵심적으로 MLflow는 네 가지 기본 모듈로 구성됩니다. MLflow Tracking은 학습 실행의 파라미터, 메트릭 및 아티팩트를 로깅하기 위한 API 및 UI를 제공하여 데이터 과학자가 최소한의 변경으로 기존 Python 코드에 계측하는 것을 쉽게 만듭니다. MLflow 추적은 백엔드 저장소(로컬 파일 시스템, 클라우드 객체 스토어 또는 관리형 데이터베이스)에 실행 기록을 저장하고 대화형 시각화 대시보드를 통해 이를 노출합니다.

MLflow Model Registry는 스테이징 및 프로덕션 라이프사이클 단계, 협업 검토 워크플로우 및 모델 버전 관리를 갖춘 중앙 집중식 모델 저장소를 제공하여 이를 확장합니다. 팀은 학습된 모델을 등록하고, 검증 단계를 거쳐 프로덕션에 배포할 수 있으며, 각 전환을 승인한 사람에 대한 전체 감사 추적을 제공합니다.

MLflow Models는 TensorFlow, PyTorch, scikit-learn 또는 다른 라이브러리 등 기본 ML 프레임워크를 추상화하는 표준 모델 패키징 형식을 도입합니다. 이 패키징 형식은 REST API 엔드포인트, Kubernetes 기반 서비스 및 배치 추론 작업을 포함한 광범위한 배포 대상에서 모델 서빙을 가능하게 합니다.

MLflow Projects는 재현 가능한 ML 학습 코드를 패키징하기 위한 사양으로 프레임워크를 완성하여, 팀이 Python, Docker 컨테이너 또는 Conda를 사용하여 서로 다른 컴퓨팅 환경에서 동일한 학습 워크플로우를 일관되게 실행할 수 있도록 합니다.

자체 관리형 오픈소스 이상의 기능을 원하는 팀을 위해 관리형 MLflow는 Databricks 데이터 인텔리전스 플랫폼 내에서 네이티브로 제공되며, 세분화된 액세스 제어, 노트북 실행에 대한 자동 실험 추적, 통합 거버넌스와 같은 엔터프라이즈 기능을 제공합니다.

Kubeflow: Kubernetes 네이티브 MLOps

Kubeflow는 Kubernetes에서 ML 워크플로우를 실행하기 위해 특별히 제작되었으므로, 인프라에 이미 Kubernetes를 표준화한 조직에 적합합니다. 다단계 ML 워크플로우를 정의하고 실행하기 위한 Kubeflow Pipelines, 대화형 모델 개발을 위한 Kubeflow Notebooks, 확장 가능한 모델 서빙을 위한 KServe(이전 KFServing)를 포함한 포괄적인 구성 요소 세트를 제공합니다.

Kubeflow의 핵심 강점은 클라우드 네이티브 아키텍처에 있습니다. Kubernetes에서 네이티브로 실행되므로 Kubernetes의 확장성과 클라우드 공급자 간의 이식성을 상속합니다. Kubeflow Pipelines는 Docker 컨테이너를 기반으로 하는 도메인별 언어(DSL)를 사용하므로 MLOps 파이프라인의 각 단계는 격리되고 재현 가능합니다. 파이프라인은 각 노드가 컨테이너화된 함수에 해당하는 방향성 비순환 그래프(DAG)로 정의될 수 있습니다.

Kubeflow는 TensorFlow, PyTorch 및 XGBoost를 포함한 주요 ML 프레임워크와 통합되며, 자동화된 머신러닝 모듈인 Katib을 통한 하이퍼파라미터 튜닝 구성 요소를 제공합니다. 이는 Kubeflow를 대규모 GPU에서 컴퓨팅 집약적인 딥러닝 워크로드를 실행하는 팀에게 강력한 선택으로 만듭니다.

단점은 운영 복잡성입니다. Kubeflow를 설정하고 유지 관리하려면 상당한 Kubernetes 전문 지식이 필요하며, MLflow와 같은 더 간단한 도구에 비해 학습 곡선이 가파릅니다. 전담 플랫폼 엔지니어링 리소스가 없는 팀의 경우 관리형 대안이 더 나은 엔지니어링 투자 수익을 제공할 수 있습니다.

Kubeflow는 모든 주요 클라우드 공급자(AWS, Azure, GCP)와 온프레미스 Kubernetes 배포 전반에서 지원되므로 하이브리드 및 멀티 클라우드 MLOps 전략에 실행 가능한 옵션입니다.

Metaflow: 인간 중심 ML 파이프라인

Metaflow는 데이터 과학자로서 ML 코드를 작성하는 경험과 해당 코드를 프로덕션에서 안정적으로 실행하는 데 필요한 엔지니어링 복잡성 사이의 격차라는 특정 불만을 해결하기 위해 Netflix에서 개발되었습니다. 2019년에 오픈소스로 공개되었으며, 특히 데이터 과학 중심 조직에서 강력한 지지를 얻고 있습니다.

Metaflow의 핵심 설계 철학은 데이터 과학자가 일반 파이썬 코드처럼 보이는 파이썬 코드를 작성할 수 있도록 하는 것입니다. 그러면 프레임워크가 데이터 관리, 버전 관리, 컴퓨팅 확장 및 배포와 같은 운영상의 고려 사항을 백그라운드에서 처리합니다. Metaflow 플로우는 메서드를 단계로 하는 파이썬 클래스로 정의되며, 프레임워크는 각 단계에서 모든 입력, 출력 및 아티팩트를 자동으로 추적합니다.

Metaflow의 가장 실용적인 기능 중 하나는 클라우드 컴퓨팅 리소스, 특히 AWS와의 원활한 통합입니다. 데이터 과학자는 인프라 코드를 전혀 작성하지 않고도 특정 단계에서 대규모 GPU 인스턴스에서 실행하거나 Amazon S3에서 직접 데이터를 가져오도록 지정하기 위해 간단한 주석으로 단계를 장식할 수 있습니다. 이를 통해 로컬 실험과 확장 가능한 프로덕션 실행 간의 장벽이 크게 낮아집니다.

Metaflow는 또한 데이터 버전 관리에 대한 네이티브 지원을 포함하여 팀이 어떤 데이터셋이 어떤 모델 아티팩트를 생성했는지 추적할 수 있도록 합니다. Metaflow는 즉시 사용할 수 있는 완전한 모델 레지스트리를 제공하지는 않지만, 해당 목적을 위해 MLflow 및 기타 도구와 잘 통합됩니다.

MLOps 플랫폼 엔지니어링에 많은 투자를 하지 않고 빠르게 진행하려는 스타트업 및 데이터 과학 팀에게 Metaflow는 단순성과 강력함의 훌륭한 균형을 제공합니다.

DVC: 데이터 및 ML 모델 버전 관리

DVC(Data Version Control)는 Git 스타일 버전 관리를 데이터셋 및 ML 모델로 확장합니다. 기존 Git 리포지토리에 직접 통합되므로 팀은 코드뿐만 아니라 Git이 처리하도록 설계되지 않은 대규모 데이터 파일 및 모델 아티팩트를 관리하기 위해 브랜치, 커밋, 풀 리퀘스트와 같은 익숙한 버전 관리 워크플로를 사용할 수 있습니다.

DVC는 Git 리포지토리에 메타데이터와 대규모 파일에 대한 포인터를 저장하는 동시에 실제 데이터는 Amazon S3, Google Cloud Storage 또는 Azure Blob Storage와 같은 원격 스토리지 백엔드로 푸시하여 작동합니다. 이를 통해 팀은 Git 자체에 바이너리 파일을 저장하는 오버헤드 없이 데이터 버전 관리 및 재현성을 확보할 수 있습니다.

데이터 버전 관리 외에도 DVC에는 팀이 추적된 입력 및 출력을 가진 DAG로 ML 워크플로를 정의할 수 있는 파이프라인 기능이 포함되어 있습니다. 업스트림 데이터 또는 코드가 변경되면 DVC는 정확히 어떤 파이프라인 단계를 다시 실행해야 하고 어떤 단계를 캐시된 결과를 재사용할 수 있는지 결정할 수 있습니다. 이는 반복적인 머신러닝 프로젝트의 컴퓨팅 리소스를 크게 절약해 줍니다.

DVC는 또한 실험 추적 및 비교를 지원하므로 Git 네이티브 워크플로에 더 가깝게 머물기를 선호하는 팀에게 MLflow의 경량 대안이 됩니다. 특히 인프라 발자국을 최소화하는 것이 중요한 학술 연구 환경 및 소규모 팀에서 인기가 있습니다.

워크플로 오케스트레이션: Apache Spark 및 그 이상

Kubeflow Pipelines 및 Metaflow와 같은 도구가 ML별 오케스트레이션을 제공하지만, 많은 프로덕션 데이터 파이프라인은 보다 일반적인 목적의 오케스트레이션 도구에 의존합니다. Apache Spark는 대규모 생태계와 광범위한 통합 지원을 갖춘 가장 널리 배포된 오픈 소스 워크플로 오케스트레이션 플랫폼입니다.

Apache Spark는 Python 기반 DAG를 작업 및 종속성으로 사용하여 워크플로를 정의하고 워크플로 실행을 모니터링 및 관리하기 위한 풍부한 웹 UI를 제공합니다. 그 강점은 유연성에 있습니다. ETL 작업 및 데이터 파이프라인부터 모델 학습 트리거 및 배포 단계에 이르기까지 거의 모든 유형의 워크로드를 오케스트레이션할 수 있습니다. 통합 카탈로그에는 AWS, Azure, GCP, Kubernetes, Spark 및 수백 개의 다른 시스템에 대한 커넥터가 포함되어 있습니다.

이미 Apache Spark 기반 데이터 인프라를 구축한 팀의 경우 해당 파이프라인을 확장하여 ML 모델 학습 및 배포 단계를 포함하는 것이 종종 가장 쉬운 방법입니다. Prefect 및 Dagster는 DAG 기반 프로그래밍 모델을 유지하면서 일부 운영 복잡성을 해결하는 최신 Python 네이티브 대안으로 등장했습니다.

특히 Databricks 사용자의 경우 Lakeflow(이전 Databricks Workflows)는 레이크하우스 환경과 긴밀하게 통합된 네이티브 오케스트레이션을 제공하여 플랫폼을 벗어나지 않고 데이터 수집부터 모델 배포까지 엔드투엔드 MLOps 파이프라인을 가능하게 합니다.

클라우드 네이티브 MLOps 플랫폼: AWS, Azure 및 Databricks

오픈 소스 구성 요소를 조립하는 것보다 관리형 플랫폼을 선호하는 조직의 경우 각 주요 클라우드 공급자는 전체 머신러닝 라이프사이클에 걸쳐 통합된 도구를 갖춘 엔드투엔드 MLOps 플랫폼을 제공합니다.

Amazon SageMaker는 AWS의 주력 ML 플랫폼으로, 데이터 준비, 모델 학습, 실험 추적, 모델 레지스트리, 배포 및 모니터링을 위한 관리형 서비스를 제공합니다. SageMaker의 광범위한 AWS 생태계와의 깊은 통합은 AWS 인프라를 표준화한 조직에게 특히 매력적입니다. 관리형 학습 클러스터는 GPU를 포함한 컴퓨팅 리소스를 자동으로 프로비저닝 및 디프로비저닝하며, SageMaker Pipelines 기능은 코드 우선 워크플로 오케스트레이션 환경을 제공합니다.

Azure Machine Learning은 Azure 인프라를 기반으로 하는 유사한 엔드투엔드 기능을 제공하며, 엔터프라이즈 데이터 환경에 대한 강력한 통합과 Microsoft의 규정 준수 프레임워크에 맞춰진 거버넌스 기능을 제공합니다. MLOps 기능에는 로우코드 파이프라인 생성을 위한 디자이너 인터페이스와 코드 우선 파이썬 SDK 워크플로가 포함됩니다.

Databricks는 다른 모델을 제공합니다. 클라우드 인프라 위에 계층화된 전용 ML 플랫폼이 아니라 단일 데이터 레이크하우스 아키텍처 내에서 데이터 엔지니어링, 데이터 과학 및 ML 워크플로를 통합합니다. 이는 데이터 파이프라인 및 분석을 관리하는 동일한 플랫폼이 ML 모델 학습, 관리형 MLflow, 기능 스토어, 모델 서빙 및 모델 모니터링도 처리한다는 것을 의미합니다. 운영하는 플랫폼 수를 최소화하면서 클라우드 공급자 간의 유연성을 유지하려는 팀의 경우 이 통합 접근 방식은 운영 오버헤드를 크게 줄여줍니다.

LLM 및 생성 AI용 MLOps 프레임워크

대규모 언어 모델의 부상은 전통적인 MLOps 프레임워크가 완전히 처리하도록 설계되지 않은 새로운 요구 사항을 도입했습니다. LLM 미세 조정, 프롬프트 버전 관리, 모델 출력 품질 평가 및 생성 모델에 대한 저지연 추론 엔드포인트 배포는 모두 고유한 운영 과제를 제시합니다.

LLMOps는 프롬프트 엔지니어링 워크플로, 평가 프레임워크, RAG 파이프라인 관리 및 기본 모델의 거버넌스를 다루는 이러한 요구 사항을 해결하는 MLOps 내의 전문 분야로 등장했습니다. MLflow와 같은 도구는 LLM별 기능으로 확장되었습니다. MLflow는 이제 프롬프트 버전 관리, LLM 평가 메트릭 및 에이전트 애플리케이션의 추적 로깅을 지원합니다.

대규모 LLM을 다루는 팀의 경우 MLOps 플랫폼은 전통적인 모델 버전 관리뿐만 아니라 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인의 오케스트레이션, 다양한 사용자 입력에 걸친 출력 품질 모니터링, 프로덕션 사용에 승인된 모델 및 프롬프트의 거버넌스를 처리해야 합니다.

팀을 위한 올바른 MLOps 프레임워크 선택

모든 조직에 맞는 단일 프레임워크는 없습니다. 올바른 선택은 팀 규모, 기존 인프라, ML 성숙도 및 실행 중인 특정 워크로드에 따라 달라집니다.

MLOps 여정 초기에 있는 팀의 경우 실험 추적 및 모델 레지스트리를 위해 MLflow로 시작하면 최소한의 오버헤드로 즉각적인 가치를 얻을 수 있습니다. MLflow의 API는 몇 줄의 코드로 모든 Python 기반 ML 코드와 통합되며, 모델 레지스트리는 인프라 변경 없이 모델 계보에 대한 즉각적인 가시성을 제공합니다.

Kubernetes 네이티브 인프라 및 대규모 딥러닝 워크로드를 실행하는 팀은 Kubeflow의 컨테이너 네이티브 아키텍처가 자연스럽게 적합하다는 것을 알게 될 것입니다. 운영 복잡성에 대한 투자는 특히 GPU 클러스터에서 대규모 분산 모델 학습 작업을 실행하는 조직의 경우 규모에 따라 성과를 발휘합니다.

개발자 경험과 빠른 반복 주기를 우선시하는 데이터 과학 중심 조직은 확장성을 희생하지 않고 인프라 복잡성을 추상화하는 Metaflow를 평가해야 합니다.

단일 클라우드 공급자를 기반으로 구축하는 조직, 특히 이미 AWS, Azure 또는 GCP에 투자한 조직은 클라우드의 네이티브 MLOps 플랫폼(각각 SageMaker, Azure ML 또는 Vertex AI)이 기존 데이터 인프라와 가장 잘 통합된다는 것을 알게 될 것입니다.

데이터 엔지니어링 및 데이터 과학 워크플로에 걸쳐 별도의 MLOps 도구를 관리하는 운영 부담을 없애고 싶은 팀은 MLflow, 기능 스토어, 모델 서빙 및 워크플로 오케스트레이션을 단일 관리 환경에 통합하는 Databricks와 같은 통합 플랫폼을 평가해야 합니다.

자주 묻는 질문

MLOps 프레임워크란 무엇인가요?

MLOps 프레임워크는 소프트웨어 엔지니어링 원칙(자동화, 버전 관리, 테스트 및 지속적 전달)을 머신러닝 라이프사이클에 적용하는 도구 및 관행 세트입니다. MLOps 프레임워크는 프로덕션에서 ML 모델을 배포, 모니터링 및 유지 관리하는 운영상의 문제를 해결하여 데이터 과학 실험과 안정적이고 확장 가능한 ML 시스템 간의 격차를 해소합니다.

MLOps 도구와 MLOps 플랫폼의 차이점은 무엇인가요?

MLOps 도구는 일반적으로 머신러닝 라이프사이클의 특정 부분을 처리합니다. 예를 들어, 실험 추적 및 모델 레지스트리의 경우 MLflow, 데이터 버전 관리의 경우 DVC, 워크플로 오케스트레이션의 경우 Kubeflow입니다. MLOps 플랫폼은 데이터 관리부터 모델 배포 및 모니터링까지 여러 기능을 단일 관리 환경으로 통합하는 엔드투엔드 솔루션입니다. 플랫폼은 통합 복잡성을 줄이지만 전문적인 요구 사항이 있는 팀에게는 유연성이 떨어질 수 있습니다.

MLOps 프레임워크는 DevOps와 어떻게 관련이 있나요?

MLOps는 머신러닝에 DevOps 원칙을 확장합니다. DevOps가 애플리케이션 코드의 지속적인 통합 및 지속적인 제공에 중점을 두는 반면, MLOps는 데이터 파이프라인, 모델 학습 및 모델 배포에 유사한 자동화 및 협업 관행을 적용합니다. 주요 차이점은 ML 시스템이 추가적인 복잡성을 갖는다는 것입니다. 즉, ML 시스템의 동작은 코드뿐만 아니라 학습 데이터와 모델 매개변수에 의해서도 결정되며, 이 둘 모두 독립적으로 버전 관리, 테스트 및 모니터링되어야 합니다.

초보자에게 가장 적합한 MLOps 프레임워크는 무엇인가요?

MLflow는 일반적으로 MLOps를 처음 접하는 팀에게 가장 접근하기 쉬운 시작점입니다. 최소한의 설정만 필요하고 간단한 API를 통해 모든 Python ML 코드와 통합되며, 기존 인프라 변경 없이 실험 추적 및 모델 레지스트리를 통해 즉각적인 가치를 제공합니다. Metaflow는 확장 가능한 클라우드 인프라로 실험을 이전하고 싶지만 깊은 DevOps 전문 지식이 없는 데이터 과학 팀에게 또 다른 강력한 옵션입니다.

오픈소스 MLOps 도구와 관리형 플랫폼 중에서 어떻게 선택해야 하나요?

MLflow, Kubeflow, DVC와 같은 오픈소스 도구는 최대의 유연성을 제공하고 공급업체 종속을 피하지만, 배포 및 유지 관리를 위해 엔지니어링 투자가 필요합니다. 관리형 MLOps 플랫폼은 운영 오버헤드를 줄이고 즉시 통합 보안 및 거버넌스를 제공하지만, 일부 유연성과 클라우드 공급업체 종속성의 비용이 발생합니다. 전담 ML 플랫폼 엔지니어링 리소스를 보유한 팀은 종종 선별된 오픈소스 스택으로 잘 운영되며, 인프라 관리를 최소화하려는 팀은 일반적으로 관리형 플랫폼의 이점을 누립니다.

(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)