MLOps 개요
MLOps(Machine Learning Operations)는 머신러닝 모델의 개발부터 배포, 운영까지의 전체 생명주기를 관리하는 방법론입니다. 아래는 MLOps의 주요 구성 요소들입니다.
인공지능 학습 방식
Weakly Supervised Learning - 부분적으로 레이블된 데이터로 학습 Semi-Supervised Learning - 레이블된 데이터와 레이블되지 않은 데이터를 함께 사용 Self-Supervised Learning - 데이터 자체에서 감독 신호를 생성 Active Learning - 모델이 학습에 가장 유용한 데이터를 선택
DataOps 연동 방식
- 데이터 파이프라인 자동화
- 데이터 품질 관리
- 데이터 거버넌스
인간-AI 상호작용 방식
Human In The Loop (HITL) - 인간이 AI 프로세스에 직접 개입 Human On The Loop (HOTL) - 인간이 AI 시스템을 감독하고 필요시 개입 AI in the Loop (AIL) - AI가 인간의 의사결정 프로세스를 지원 User In the Loop (UIL) - 최종 사용자가 AI 시스템과 상호작용
학습 최적화 방식
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) - 인간 피드백을 통한 강화학습 Few Shot Learning - 적은 수의 예시로 학습 Zero Shot Learning - 예시 없이 새로운 작업 수행 Zero-Shot Cross-Lingual Transfer - 언어 간 지식 전이
모델 개발
Model Development - 모델 아키텍처 설계 및 구현 Model Training - 데이터를 사용한 모델 학습 Model Evaluation - 모델 성능 평가 Model Validation - 모델 검증 Model Testing - 모델 테스트 Model Debugging - 모델 문제 해결
모델 배포
Model Deployment - 모델을 프로덕션 환경에 배포 Model Serving - 모델 서빙 인프라 구축 Model Monitoring - 배포된 모델 모니터링 Model Versioning - 모델 버전 관리 Model Registry - 모델 저장소 관리
파이프라인 관리
Pipeline Orchestration - 워크플로우 자동화 Pipeline Monitoring - 파이프라인 모니터링 Pipeline Testing - 파이프라인 테스트 Pipeline Versioning - 파이프라인 버전 관리 Pipeline Registry - 파이프라인 저장소
인프라 관리
Infrastructure Management - 인프라 구성 및 관리 Resource Management - 컴퓨팅 자원 관리 Scaling Management - 확장성 관리 Cost Management - 비용 최적화 Security Management - 보안 관리
실험 관리
Experiment Tracking - 실험 추적 Experiment Management - 실험 관리 Experiment Versioning - 실험 버전 관리 Experiment Registry - 실험 저장소 Experiment Visualization - 실험 결과 시각화
데이터 관리
Data Management - 데이터 관리 전략 Data Versioning - 데이터 버전 관리 Data Registry - 데이터 저장소 Data Lineage - 데이터 계보 추적 Data Quality - 데이터 품질 관리