MLFLOW & KUBERNETES를 통한 AI/ML 모델 배포 : 실험에서 엔터프라이즈 등급 배포까지

– Shashi Prakash Patel이 작성했습니다

내 소개 :

저는 컨설팅 영업 팀의 Shashi Patel입니다.

IT 서비스 및 직원 솔루션을 전문으로하는 영업 및 비즈니스 개발 분야에서 경력을 쌓았습니다. 컴퓨터 응용 프로그램 (MCA)의 석사 학위를 받았으며 전용 학습을 통해 데이터 과학 및 AI에 대한 이해를 심화 시켰습니다. 이 기술 기반을 사용하면 AI 중심 혁신과 실제 비즈니스 과제 사이의 점들을 항상 열정적 인 일을 할 수 있습니다.

그러나 나는 종종 내 잠재력이 내 역할의 경계에 의해 제한되어 있다고 느꼈다. 특히 기술 및 비즈니스 전략의 교차점에 기여할 수있는 훨씬 더 많은 것이 있습니다. 나는 기회가 주어지면 최첨단 기술과 비즈니스 영향 사이의 격차를 해소 할 수 있다고 생각합니다.

그것이 저의 안락 지대 밖으로 나가서이 블로그를 작성하도록 동기를 부여했습니다. 나는 기술을 판매하는 사람이 아니라는 것을 보여주는 나의 방법입니다. 나는 그것을 이해하고, 그것에 대해 열정적이며, 미래를 형성하는 데 더 적극적인 역할을하고 싶습니다. 이 블로그는 전문적인 범위를 넓히고 글로벌 기술 커뮤니티와 통찰력을 공유하기위한 첫 단계입니다.

인공 지능 및 기계 학습 (AI/ML)은 산업을 변화시키고 있지만 이러한 모델을 생산에 배치하는 것은 복잡한 과제입니다. 데이터 과학 및 Gen AI 개념에 깊이 빠져들면서 IT 판매에 수년을 보냈으며, 배포 파이프 라인을 간소화하면 프로젝트의 성공을 유도 할 수있는 방법을 직접 보았습니다. 이 블로그에서는 방법을 살펴 보겠습니다 mlflow 그리고 Kubernetes AI/ML 모델 배포를위한 강력하고 확장 가능한 환경을 만들기 위해 결합하십시오.이 듀오가 기술 커뮤니티에서 트랙션을 얻는 이유.

MLFLOW & KUBERNETES를 사용한 AI/ML 모델 배포는 무엇입니까?

1. AI/ML 모델 배포 고객 행동을 예측하거나 공급망 최적화 또는 사기를 감지하는 경우에도 숙련 된 머신 러닝 모델을 취하고 실제 사용에 액세스 할 수 있도록하는 과정입니다. 그러나 이것은 단순히 코드를 프로덕션으로 밀어 넣는 것 이상입니다. 처리가 필요합니다.

버전 작성: 올바른 모델 버전이 배포되었는지 확인하십시오.
확장 성: 성능이 떨어지지 않고 변동하는 트래픽에 적응합니다.
모니터링: 시간이 지남에 따라 모델 드리프트와 같은 문제를 방지하기위한 성능 추적.

mlflow 실험 및 추적에서 배포 및 모니터링에 이르기까지 머신 러닝 라이프 사이클 관리를 단순화하는 오픈 소스 플랫폼입니다. 모델을 패키지하고 배포 할 수있는 도구를 제공하면서 재현성을 보장합니다.
Kubernetes (K8S) 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼으로 스케일의 모델을 간단하고 신뢰할 수있는 모델을 배치합니다. AI 배포의 인프라를 관리하고 자동 스케일링,로드 밸런싱 및 자체 치유와 같은 작업을 처리합니다.

왜 함께 사용합니까?

MLFlow는 모델 라이프 사이클을 처리하여 모든 실험을 추적하고 재현 할 수 있도록하는 반면 Kubernetes는 모델을 매끄럽게 배포하고 스케일링하는 것을 관리합니다. 함께, 그들은 당신이 다음과 같은 간소화 된 파이프 라인을 만듭니다.

mlflow에서 모델을 추적하고 패키지합니다.
모델을 컨테이너 화하십시오 (예 : Docker와 함께).
Kubernetes를 사용하여 컨테이너를 배포하고 관리합니다.

이 조합은 모델이 개발 환경에서만 작동하지 않고 어떤 규모로든 생산에서 안정적으로 수행 할 수 있도록합니다.

AI/ML 모델 배포가 어려운 이유

모델 훈련에서 모델을 규모로 배포하는 데까지의 여정은 몇 가지 과제를 제시합니다.

버전 제어 : 여러 모델을 관리하고 올바른 버전을 배포하는지 확인합니다.
확장 성: 성장하는 데이터 세트를 처리하고 트래픽 부하가 변동합니다.
재현성: 환경에서 일관된 성능을 보장합니다.
모니터링 및 유지 보수: 성능을 지속적으로 추적하고 모델 드리프트를 감지합니다.

이것은 어디에 있습니다 mlflow 그리고 Kubernetes 운영 복원력을 보장하면서 배포 프로세스를 단순화하고 빛을 발합니다.

mlflow: 모델 수명주기 관리

mlflow AI/ML 수명주기에서 가장 중요한 통증 지점 중 일부를 제공합니다.

실험 추적: 실험 전반에 걸쳐 성능을 추적하기 위해 매개 변수, 메트릭 및 아티팩트를 기록합니다.
모델 포장: 모델에 원활한 배포를위한 종속성이 포장되도록합니다.
모델 레지스트리: 모델 버전화를 중앙 집중화하고 팀 간의 원활한 협업을 가능하게합니다.

본질적으로 MLFlow는 AI 모델을 구축하는 혼란스러운 과정에 구조와 추적 성을 제공합니다.

Kubernetes : 스케일링 모델 배포

모델이 준비되면 Kubernetes 생산에서 안정적으로 수행하도록합니다. 몇 가지 주요 측면을 자동화합니다.

자동 스케일링 : 트래픽에 따라 리소스를 조정하여 성능 및 비용 효율성을 보장합니다.
이식성 : 개발, 테스트 및 생산에서 동일한 배포 프로세스를 보장합니다.
회복력: 실패한 컨테이너를 자동으로 다시 시작하여 고 가용성을 보장합니다.

활용하여 Kubernetes, AI/ML 팀은 모델을 한 번 배포하고 시스템을 신뢰하여 스케일링 및 인프라 관리를 처리하여 모델 자체를 개선하는 데 집중할 수 있습니다.

이것이 사업에 중요한 이유

비즈니스 관점에서 MLFLOW 및 KUBERNETES를 채택하는 것은 다음과 같습니다.

더 빠른 시장 마켓: 파이프 라인을 자동화하면 배포주기가 줄어 듭니다.
운영 복원력: Kubernetes는 최소한의 가동 중지 시간을 보장하여 신뢰성을 향상시킵니다.
비용 효율성: 자동 스케일링은 인프라 비용을 최적화합니다.
지속적인 혁신 : CI/CD 파이프 라인은 빠른 실험 및 반복을 강화합니다.

결론 : AI를 규모로 운전합니다

AI/ML 배포 모델은 프로덕션에 코드를 가져 오는 것뿐만 아니라 생성에 관한 것입니다. 확장 가능하고 재현 가능하며 탄력성 시스템 비즈니스 목표와 일치합니다. mlflow 그리고 Kubernetes 모델 관리를 단순화하고 생산에서 신뢰할 수있는 성능을 보장하는 강력한 조합을 제공하십시오.

Tech의 비즈니스에 대한 영향에 열정을 가진 사람으로서, 나는 이러한 도구가 Inn 간의 격차를 해소하는 데 필수적인 것으로 본다.박수 및 실제 영향.