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모델이 단순히 훈련을 받고 선반에 먼지를 모으기 위해 방치되던 시대는 지났습니다. 오늘날 머신러닝의 진정한 가치는 실제 애플리케이션을 향상하고 실질적인 비즈니스 성과를 제공하는 능력에 있습니다.

그러나 훈련된 모델에서 프로덕션으로의 여정은 어려움으로 가득 차 있습니다. 대규모 모델 배포, 기존 인프라와의 원활한 통합 보장, 고성능 및 안정성 유지는 MLOP 엔지니어가 직면하는 장애물 중 일부에 불과합니다.

다행히도 현재 모델 배포 프로세스를 단순화하고 합리화하는 데 사용할 수 있는 강력한 MLOps 도구와 프레임워크가 많이 있습니다. 이 블로그 게시물에서는 기계 학습(ML) 모델이 배포되고 사용되는 방식을 혁신하는 7년 상위 2024개 모델 배포 및 제공 도구에 대해 알아봅니다.

ML플로우 배포를 포함한 전체 기계 학습 수명주기를 단순화하는 오픈 소스 플랫폼입니다. AWS SageMaker, Azure ML, Kubernetes 등 다양한 환경에 모델을 배포하기 위한 Python, R, Java 및 REST API를 제공합니다. 

MLflow는 모델 버전 관리, 실험 추적, 재현성, 모델 패키징, 모델 제공과 같은 기능을 통해 ML 프로젝트 관리를 위한 포괄적인 솔루션을 제공합니다. 

레이 서브 Ray 분산 컴퓨팅 프레임워크 위에 구축된 확장 가능한 모델 제공 라이브러리입니다. 이를 통해 모델을 마이크로서비스로 배포하고 기본 인프라를 처리할 수 있으므로 모델을 쉽게 확장하고 업데이트할 수 있습니다. Ray Serve는 광범위한 ML 프레임워크를 지원하고 응답 스트리밍, 동적 요청 일괄 처리, 다중 노드/다중 GPU 서비스, 버전 관리 및 롤백과 같은 기능을 제공합니다.

쿠베 플로우 Kubernetes에서 기계 학습 워크플로를 배포하고 관리하기 위한 오픈 소스 프레임워크입니다. ML 모델의 배포, 확장 및 관리를 단순화하는 도구 및 구성 요소 세트를 제공합니다. Kubeflow는 TensorFlow, PyTorch, scikit-learn과 같은 널리 사용되는 ML 프레임워크와 통합되며 모델 훈련 및 제공, 실험 추적, ML 조정, AutoML, 초매개변수 조정과 같은 기능을 제공합니다.

셀던 코어 Kubernetes는 노트북에서 로컬로 실행할 수 있는 기계 학습 모델을 배포하기 위한 오픈 소스 플랫폼입니다. 다양한 ML 프레임워크로 구축된 모델을 제공하기 위한 유연하고 확장 가능한 프레임워크를 제공합니다.

Seldon Core는 테스트를 위해 Docker를 사용하여 로컬로 배포한 다음 프로덕션을 위해 Kubernetes에서 확장할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 단일 모델 또는 다단계 파이프라인을 배포할 수 있으며 인프라 비용을 절감할 수 있습니다. 가볍고 확장 가능하며 다양한 클라우드 제공업체와 호환되도록 설계되었습니다.

벤토ML 기계 학습 모델의 구축, 배포 및 관리 프로세스를 단순화하는 오픈 소스 프레임워크입니다. 모델을 "bentos"라는 표준화된 형식으로 패키징하기 위한 고급 API를 제공하고 AWS Lambda, Docker 및 Kubernetes를 포함한 여러 배포 옵션을 지원합니다. 

BentoML의 유연성, 성능 최적화 및 다양한 배포 옵션 지원은 안정적이고 확장 가능하며 비용 효율적인 AI 애플리케이션을 구축하려는 팀에게 귀중한 도구입니다.

ONNX 런타임 ONNX(Open Neural Network Exchange) 형식으로 모델을 배포하기 위한 오픈 소스 크로스 플랫폼 추론 엔진입니다. CPU, GPU, AI 가속기를 포함한 다양한 플랫폼과 장치 전반에 걸쳐 고성능 추론 기능을 제공합니다. 

ONNX 런타임은 PyTorch, TensorFlow/Keras, TFLite, scikit-learn 및 기타 프레임워크와 같은 광범위한 ML 프레임워크를 지원합니다. 향상된 성능과 효율성을 위한 최적화를 제공합니다.

텐서 플로우 서빙 프로덕션에서 TensorFlow 모델을 제공하기 위한 오픈 소스 도구입니다. 모델 추적 및 훈련을 위한 TensorFlow 프레임워크에 익숙한 머신러닝 실무자를 위해 설계되었습니다. 이 도구는 유연성과 확장성이 뛰어나 모델을 gRPC 또는 REST API로 배포할 수 있습니다. 

TensorFlow Serving에는 모델 버전 관리, 자동 모델 로드, 일괄 처리 등 성능을 향상시키는 여러 기능이 있습니다. TensorFlow 생태계와 원활하게 통합되며 Kubernetes 및 Docker와 같은 다양한 플랫폼에 배포될 수 있습니다.

위에서 언급한 도구는 다양한 기능을 제공하며 다양한 요구 사항을 충족할 수 있습니다. MLflow 또는 Kubeflow와 같은 엔드투엔드 도구를 선호하든 BentoML 또는 ONNX Runtime과 같은 보다 집중적인 솔루션을 선호하든 이러한 도구를 사용하면 모델 배포 프로세스를 간소화하고 프로덕션에서 모델에 쉽게 액세스하고 확장할 수 있습니다.
 
 

아비드 알리 아완 (@1abidaliawan)는 기계 학습 모델 구축을 좋아하는 공인 데이터 과학자 전문가입니다. 현재 그는 콘텐츠 제작에 집중하고 있으며 기계 학습 및 데이터 과학 기술에 대한 기술 블로그를 작성하고 있습니다. Abid는 기술 관리 석사 학위와 통신 공학 학사 학위를 보유하고 있습니다. 그의 비전은 정신 질환으로 어려움을 겪고 있는 학생들을 위해 그래프 신경망을 사용하여 AI 제품을 구축하는 것입니다.

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• 출처: https://www.kdnuggets.com/top-7-model-deployment-and-serving-tools?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=top-7-model-deployment-and-serving-tools