기계 학습 배포는 데이터 과학의 이점을 실제 응용 프로그램에 제공하는 중요한 단계입니다. 기계 학습 배포에 대한 수요가 증가함에 따라 데이터 과학자와 개발자가 모델을 빠르고 효율적으로 배포하는 데 도움이 되는 다양한 도구와 플랫폼이 등장했습니다.

이 기사에서는 조직이 배포 프로세스를 간소화하고 모델 성능을 개선하며 비즈니스 목표를 달성하는 데 도움이 되는 최고의 기계 학습 배포 도구 및 플랫폼을 살펴봅니다. 클라우드 기반 서비스에서 오픈 소스 프레임워크에 이르기까지 이러한 도구는 다양한 배포 요구 사항을 충족하는 다양한 기능을 제공합니다. 기계 학습 배포의 세계로 뛰어들어 오늘날 사용 가능한 최고의 도구를 살펴보겠습니다.

기계 학습 배포 아키텍처 이해

기계 학습 모델 배포 아키텍처는 기계 학습 모델을 배포하는 데 사용되는 디자인 패턴 또는 접근 방식을 나타냅니다. 모든 경우에 배포된 모델은 특정 사용 사례를 충족하는 애플리케이션과 연결됩니다. 예를 들어 간단한 모델 배포에는 사용자로부터 입력을 받아 API를 사용하여 모델에 보내고 결과를 사용자에게 반환하는 웹 페이지가 포함될 수 있습니다.

여기서 응용 프로그램은 웹 페이지입니다. 다음을 포함하여 여러 배포 아키텍처를 사용할 수 있습니다.

• 모델이 장치에 직접 배포되고 로컬에서 작동하는 임베디드 아키텍처.
• 모델 전용으로 별도의 API가 생성되고 모델 상호 작용을 위한 인터페이스 역할을 하는 전용 모델 API 아키텍처.
• 모델이 파일 또는 파일 집합으로 배포되고 데이터 저장소를 통해 액세스되는 데이터 아키텍처로 게시된 모델입니다.
• 모델이 실시간 예측 대신 배치 데이터에서 실행되도록 배포되는 오프라인 예측 아키텍처.

프로덕션에서 기계 학습 모델을 배포하는 방법은 무엇입니까?

많은 데이터 과학 이니셔티브에는 온디맨드 예측 모드 또는 일괄 예측 모드에서 머신 러닝 모델의 배포가 포함되며 일부 최신 애플리케이션은 에지 및 모바일 장치에서 임베디드 모델을 활용합니다. 이러한 각 배포 전략에는 고유한 장점이 있습니다. 일괄 예측 모드의 경우 모델의 계산 비용을 최소화하기 위해 최적화가 구현됩니다.

또한 외부 데이터 소스 및 클라우드 서비스에 대한 종속성이 적고 로컬 처리 능력이 알고리즘적으로 복잡한 모델을 계산하는 데 적합한 경우가 많습니다. 또한 오프라인 모델은 강력한 서버에서 실행되므로 장애 발생 시 디버깅하거나 하이퍼파라미터를 조정하는 것이 상대적으로 간단합니다. 다양한 환경에서 기계 학습 모델을 배포하는 것은 기계 학습 배포의 필수 요소입니다.

또는 웹 서비스는 특히 모델이 쉽게 사용할 수 있는 CPU 성능이 있는 클러스터 또는 클라우드 서비스에서 실행될 때 보다 비용 효율적이고 거의 실시간 예측을 제공할 수 있습니다. API 호출을 통해 다른 애플리케이션에서 쉽게 사용할 수 있도록 하여 모델의 접근성을 향상시킬 수도 있습니다. 반면 임베디드 기계 학습의 주요 이점 중 하나는 특정 장치의 사양에 맞게 조정할 수 있다는 것입니다.

모델을 장치에 배포하면 런타임 환경이 외부 변조로부터 안전하게 유지됩니다. 그러나 한 가지 잠재적인 단점은 장치에 모델의 요구 사항을 수용할 수 있는 충분한 컴퓨팅 성능과 저장 공간이 있어야 한다는 것입니다. 기계 학습 배포에는 주어진 사용 사례에 가장 적합한 접근 방식을 결정하기 위해 이러한 요소에 대한 포괄적인 평가가 필요합니다.

기계 학습 모델 배포 방법은 무엇입니까?

기계 학습 모델 배포에는 훈련된 모델을 프로덕션 환경에서 사용할 수 있도록 만드는 작업이 포함됩니다. 기계 학습 모델 배포에는 여러 가지 방법이 있으며 각각 고유한 장점과 제한 사항이 있습니다.

• 임베디드 배포: 이 방법에서 모델은 장치에 직접 배포되고 로컬에서 작동합니다. 이 접근 방식은 연결이 제한되거나 신뢰할 수 없는 에지 컴퓨팅 또는 IoT 장치에 가장 적합합니다.
• 웹 API 배포: 이 방법에서 모델은 웹 서비스로 배포되고 API를 통해 액세스됩니다. 이 접근 방식은 모델 액세스 측면에서 더 큰 유연성을 제공하고 실시간 예측을 가능하게 합니다.
• 클라우드 기반 배포: 이 방법에서 모델은 클라우드 플랫폼에 배포되고 인터넷을 통해 액세스됩니다. 이 접근 방식은 컴퓨팅 리소스를 동적으로 할당할 수 있으므로 확장성이 뛰어나고 비용 효율적입니다.
• 컨테이너 배포: 이 방법에서 모델은 컨테이너로 패키징되고 Kubernetes와 같은 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼에 배포됩니다. 이 접근 방식은 기존 인프라와의 원활한 통합을 가능하게 하고 리소스 할당에 대한 제어를 강화합니다.
• 오프라인 배포: 이 방법에서는 모델이 실시간 예측 대신 배치 데이터에서 실행되도록 배포됩니다. 이 접근 방식은 주기적인 업데이트가 필요한 애플리케이션에 가장 적합하며 결과가 약간 지연되는 것을 허용할 수 있습니다.

이러한 각 방법은 성능, 확장성 및 비용 효율성 측면에서 서로 다른 장단점을 제공합니다. 따라서 애플리케이션의 특정 요구 사항에 따라 적절한 배포 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

상위 9개 기계 학습 배포 도구

다른 기계 학습 배포 요구 사항에는 다른 도구가 필요하다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 따라서 이 목록은 최고에서 최악으로 정렬되지 않습니다. 대신 다양한 배포 요구 사항을 충족하는 상위 9개 기계 학습 배포 도구를 편집한 것입니다. 각 도구와 도구가 제공하는 기능에 대해 자세히 알아보겠습니다.

쿠베 플로우

쿠베 플로우 머신 러닝 시스템의 유지 관리에 중점을 둔 Kubernetes용으로 특별히 설계된 강력한 머신 러닝 배포 툴킷입니다. 주요 기능에는 전체 기계 학습 시스템의 유지 관리를 지원하기 위한 도커 컨테이너 패키징 및 구성이 포함됩니다.

기계 학습 워크플로의 개발 및 배포를 단순화함으로써 Kubeflow는 다양한 기계 학습 작업을 효율적으로 수행할 수 있는 포괄적인 강력한 기계 학습 도구 및 아키텍처 프레임워크 제품군을 제공하는 동시에 모델을 추적할 수 있도록 보장합니다. 또한 이 플랫폼에는 다기능 UI 대시보드가 ​​포함되어 있어 실험, 작업 및 배포 실행을 쉽게 관리하고 추적할 수 있습니다.

또한 노트북 기능을 통해 사용자는 지정된 플랫폼 개발 키트를 사용하여 기계 학습 시스템과 상호 작용할 수 있습니다. 구성 요소와 파이프라인은 모듈식이며 신속한 솔루션을 제공하기 위해 재사용할 수 있습니다. 처음에 Google은 Kubernetes를 통해 TensorFlow 작업을 제공하기 위해 이 플랫폼을 출시했지만 이후 전체 기계 학습 파이프라인을 실행하는 다중 클라우드, 다중 아키텍처 프레임워크로 성장했습니다.

그라 디오

그라 디오 Tensorflow 및 Pytorch 모델과 모두 호환되는 오픈 소스의 유연한 사용자 인터페이스(UI)입니다. 무료로 사용할 수 있으므로 원하는 사람은 누구나 액세스할 수 있습니다. 오픈 소스 Gradio Python 라이브러리를 활용하여 개발자는 단 몇 줄의 코드를 사용하여 기계 학습 모델, API 또는 기타 기능을 위한 사용자 친화적이고 적응 가능한 UI 구성 요소를 빠르고 쉽게 만들 수 있습니다.

Gradio는 기계 학습 모델의 요구 사항에 맞게 사용자 지정 및 맞춤화할 수 있는 다양한 UI 요소를 제공합니다. 예를 들어 사용자에게 최적화된 간단한 끌어서 놓기 이미지 분류를 제공합니다. Gradio 설정은 빠르고 간단하며 pip를 통해 직접 설치할 수 있습니다.

또한 Gradio는 인터페이스를 제공하는 데 몇 줄의 코드만 필요합니다. 청중 앞에서 기계 학습을 배포하는 가장 빠른 방법은 Gradio의 공유 가능한 링크 생성을 통해서일 것입니다. 다른 라이브러리와 달리 Gradio는 독립 실행형 Python 스크립트이든 Jupyter/Colab 노트북이든 관계없이 어디에서나 사용할 수 있습니다.

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피질

피질 모델 제공 및 모니터링과 같은 다양한 목적을 제공할 수 있는 다목적 오픈 소스 다중 프레임워크 도구입니다. 다양한 머신 러닝 워크플로에 맞춰 모델 관리 작업을 완벽하게 제어할 수 있습니다.

모델 제공을 위한 SageMaker 도구의 대안으로 그리고 EKS(Elastic Kubernetes Service), Lambda 또는 Fargate와 같은 AWS 서비스 위에 구축된 모델 배포 플랫폼으로 활용할 수 있습니다. Cortex는 Docker, Kubernetes, TensorFlow Serving 및 TorchServe와 같은 오픈 소스 프로젝트와 통합되며 모든 기계 학습 라이브러리 또는 도구와 원활하게 협업할 수 있습니다.

끝점의 확장성을 통해 Cortex는 부하를 관리하는 효율적인 솔루션을 제공합니다. 단일 API 끝점에서 여러 모델을 배포할 수 있으며 서버를 중지하지 않고 프로덕션 끝점을 업데이트할 수 있는 수단을 제공합니다. Cortex는 또한 모델 모니터링 기능을 제공하여 엔드포인트 성능 및 예측 데이터를 감독할 수 있습니다.

Seldon.io

다음을 통해 사용할 수 있는 오픈 소스 프레임워크인 Seldon 코어 Seldon.io, 기계 학습 모델 및 실험의 배포를 가속화하는 동시에 프로세스를 단순화합니다. 이 프레임워크는 모든 오픈 소스 기계 학습 프레임워크를 사용하여 생성된 모델을 지원하고 제공합니다. Kubernetes를 사용하면 기계 학습 모델이 배포되고 프레임워크는 리소스 정의를 변경하여 모델 그래프를 관리하고 필요에 따라 Kubernetes로 확장하는 등 최신 Kubernetes 기능을 활용할 수 있습니다.

Seldon은 성장 및 모델 배포 업데이트를 촉진하기 위해 프로젝트를 지속적 통합 및 배포(CI/CD) 솔루션에 연결할 수 있는 기능을 제공합니다. 또한 생산 중인 모델을 추적하는 동안 발생하는 문제를 사용자에게 경고하는 시스템도 포함되어 있습니다. 기계 학습 배포 도구는 온프레미스 및 클라우드 배포 옵션을 모두 지원하며 특정 예측을 해석하도록 모델을 정의할 수 있습니다.

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벤토ML

벤토ML 프로덕션 등급 API를 설치 및 유지 관리하기 위한 표준화된 Python 기반 아키텍처를 제공하여 기계 학습 서비스 생성을 단순화하는 기계 학습 배포 도구입니다. 이 도구를 사용하면 이 아키텍처를 지원하는 기계 학습 프레임워크를 사용하여 온라인 및 오프라인 모델 제공을 위해 훈련된 모델을 패키징할 수 있습니다.

BentoML의 고성능 모델 서버는 적응형 마이크로 배치를 지원하고 비즈니스 로직에서 모델 추론 작업자를 독립적으로 확장할 수 있습니다. 중앙 집중식 UI 대시보드는 모델 구성 및 배포 절차 추적을 용이하게 합니다.

BentoML의 모듈식 설계는 기존 GitOps 워크플로우와 함께 재사용할 수 있으며, 자동 Docker 이미지 생성은 간단하고 버전이 지정된 절차로 프로덕션으로의 배포를 간소화합니다.

세이지 메이커

세이지 메이커 기계 학습 모델을 구성, 교육 및 배포하기 위해 독립적으로 또는 서로 함께 사용할 수 있는 모듈로 구성된 완전 감독 서비스입니다. 이는 개발자와 데이터 과학자에게 모든 규모의 머신 러닝 모델을 생산 준비가 완료된 호스팅 환경에 구축, 교육 및 배포할 수 있는 빠르고 효율적인 방법을 제공합니다.

SageMaker에는 조사 및 분석을 위해 데이터 소스에 빠르고 쉽게 액세스할 수 있는 Jupyter 작성 노트북 인스턴스가 내장되어 있어 서버를 관리할 필요가 없습니다. 또한 이 기계 학습 배포 도구는 분산 환경에서 대량의 데이터와 함께 사용하도록 최적화된 널리 사용되는 기계 학습 방법을 제공합니다.

토치서브

토치서브 모델 배포를 위한 새 코드를 작성할 필요 없이 대규모로 훈련된 PyTorch 모델의 배포를 간소화하는 PyTorch 모델 제공 프레임워크입니다. AWS는 PyTorch 프로젝트의 구성 요소로 Torchserve를 생성하여 PyTorch 환경을 사용하여 모델을 구축하는 사람들이 쉽게 설정할 수 있도록 했습니다.

Torchserve는 지연 시간이 짧고 가벼운 서빙을 가능하게 하여 배포된 모델에 고성능과 확장성을 제공합니다. 다중 모델 제공, A/B 테스트를 위한 모델 버전 관리, 메트릭 모니터링, 애플리케이션 상호 작용을 위한 RESTful 엔드포인트와 같은 중요한 기능을 갖춘 Torchserve는 강력한 도구입니다. 개체 식별 또는 텍스트 분류와 같은 특정 기계 학습 작업을 위해 Torchserve는 내장 라이브러리를 제공하여 잠재적으로 코딩에 필요한 시간과 노력을 줄여줍니다.

Kubernetes

Kubernetes 컨테이너화된 작업 및 운영을 관리하는 데 사용되는 오픈 소스 플랫폼입니다. Kubernetes 배포는 애플리케이션에 대한 선언적 업데이트를 제공하는 리소스 객체입니다. 배포를 사용하면 사용할 이미지 및 업데이트 빈도와 같은 애플리케이션의 수명 주기를 지정할 수 있습니다.

Kubernetes는 애플리케이션의 안정성과 일관성을 높이고 방대한 생태계를 활용하여 생산성과 효율성을 높일 수 있습니다. 또한 쿠버네티스는 경쟁사에 비해 비용 효율적인 기계 학습 배포 도구일 수 있습니다.

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텐서 플로우 서빙

텐서 플로우 서빙 훈련된 모델을 배포를 위한 끝점으로 사용하여 기계 학습 모델을 제공하기 위한 안정적인 고성능 솔루션입니다. 훈련된 모델에 대한 REST API 끝점을 개발할 수 있으므로 동일한 서버 아키텍처와 해당 끝점을 유지하면서 최신 기계 학습 알고리즘을 쉽게 배포할 수 있습니다. TensorFlow Serving은 TensorFlow 모델을 포함하여 다양한 모델과 데이터 유형을 처리할 수 있을 만큼 강력합니다. Google을 비롯한 많은 유명 기업에서 TensorFlow Serving을 활용하여 모델 제공을 위한 훌륭한 중앙 모델 기반으로 만듭니다. 서빙 아키텍처의 효율성 덕분에 여러 사용자가 동시에 모델에 액세스할 수 있으며 대량의 요청으로 인한 정체는 로드 밸런서를 사용하여 관리할 수 있습니다.

결론

기계 학습 배포는 조직이 기계 학습 모델을 실제 응용 프로그램으로 변환할 수 있도록 하는 데이터 과학 워크플로우의 필수 요소가 되었습니다. 우리가 본 것처럼 기계 학습 모델 배포에는 여러 가지 방법이 있으며 각각 고유한 강점과 한계가 있습니다. 이 기사에서 살펴본 상위 9가지 기계 학습 배포 도구는 다양한 배포 요구 사항을 충족하는 다양한 특징과 기능을 제공합니다.

클라우드 기반 플랫폼에서 컨테이너 오케스트레이션 도구에 이르기까지 이러한 도구는 프로덕션 환경에서 머신 러닝 모델을 배포하는 방식을 혁신했습니다. 기계 학습 분야가 계속 발전함에 따라 모델을 효율적이고 효과적으로 배포할 수 있도록 최신 도구와 기술을 최신 상태로 유지하는 것이 중요합니다. 마음대로 사용할 수 있는 상위 10가지 기계 학습 배포 도구를 사용하면 기계 학습 프로젝트를 다음 단계로 끌어올릴 수 있는 올바른 도구가 있는지 확인할 수 있습니다.

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• 출처: https://dataconomy.com/2023/04/28/top-9-machine-learning-deployment-tools/