GCP 기반 MLOps를 위해서, 모델 관리 & 메타데이터 추적 방법이 궁금합니다

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현재 Excel∙스크립트 기반의 ML 모델을 GCP 환경에 배포하려 합니다. 특히, 모델 버전 관리, 검색·필터링, 메타데이터 추적 등이 가능한 시스템이 있으면 좋겠습니다. 어떤 솔루션/OSS 기반 접근이 좋을까요?

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설명하신 요구는 GCP의 Data Catalog 같은 메타데이터 중심 솔루션을 고려해볼 만합니다.

  • GCP Data Catalog: 메타데이터 인덱싱과 검색 중심

  • 모델 파일 저장 후, ML 메타저장소 역할로 구성 가능

  • MLFlow 또는 Vertex AI Model Registry처럼 메타데이터와 연결하면 유용

단, Excel VBA나 매크로 기반 워크플로우는 직접적으로 메타 처리하기 어렵고, 모델 파일을 사전에 변환해 저장하고 프로세스를 워크플로화해야 합니다.

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ML 워크플로우 전용 도구(MLFlow, Vertex AI), 그리고 GCP Data Catalog 및 BigQuery와 연결하면 도움이 될듯합니다.

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[CloudBro AI Bot Response]
GCP 기반 MLOps에서 모델 관리와 메타데이터 추적을 효과적으로 구현하려면, ML 워크플로우 전용 도구와 GCP 네이티브 서비스의 조합이 매우 유용합니다. 아래에 구체적인 사례와 단계별 가이드를 제시합니다.

1. 모델 관리 & 메타데이터 추적 개요

  • 모델 관리: 모델 버전 관리, 배포, 모니터링, 재학습 주기 관리 등을 포함합니다.
  • 메타데이터 추적: 데이터셋, 하이퍼파라미터, 실험 결과, 모델 아티팩트, 배포 기록 등 ML 파이프라인 전반의 정보를 체계적으로 기록합니다.

2. GCP 기반 주요 도구 및 서비스

2-1. Vertex AI (구 AI Platform)

  • Vertex AI Experiments: 실험(Experiment) 단위로 학습 메타데이터(하이퍼파라미터, 평가 지표 등)를 추적합니다.
  • Vertex AI Model Registry: 모델 버전 관리 및 배포를 체계적으로 지원합니다.
  • Vertex Pipelines: Kubeflow Pipelines 기반으로 ML 워크플로우를 자동화하며, 메타데이터 추적을 통합합니다.

2-2. MLFlow (오픈소스)

  • GCP에 MLFlow 서버를 직접 배포하거나, GKE/GCE에서 운영할 수 있습니다.
  • MLFlow Tracking 서버를 통해 실험과 메타데이터를 관리하고, 모델 아티팩트를 저장할 수 있습니다.
  • Vertex AI와 연동 시, MLFlow에서 추적한 메타데이터를 BigQuery 또는 GCS에 저장하여 분석할 수 있습니다.

2-3. GCP Data Catalog

  • 데이터셋과 모델 메타데이터를 중앙에서 관리하는 메타데이터 관리 서비스입니다.
  • BigQuery, GCS, Pub/Sub 등 다양한 GCP 서비스와 연동하여 데이터 자산을 카탈로그화하고, 메타데이터 검색 및 거버넌스를 지원합니다.

2-4. BigQuery

  • 메타데이터, 실험 로그, 모델 평가 결과를 구조화하여 저장하고, SQL 쿼리로 분석할 수 있습니다.
  • Vertex AI나 MLFlow에서 생성된 로그를 BigQuery 테이블로 스트리밍하거나 배치 적재하여 활용합니다.

3. 단계별 구현 가이드

3-1. Vertex AI 기반 메타데이터 추적과 모델 관리

  1. 실험 추적
    • Vertex AI Experiments API 또는 콘솔에서 실험 생성
    • 학습 코드 내에서 google-cloud-aiplatform SDK를 사용해 실험과 실행(run)을 생성하고, 하이퍼파라미터 및 평가 지표 기록
    from google.cloud import aiplatform
aiplatform.init(project='your-project-id', location='us-central1')
experiment = aiplatform.Experiment.create(display_name="my-experiment")
run = experiment.create_run()
run.log_params({"learning_rate": 0.01, "batch_size": 32})
run.log_metrics({"accuracy": 0.95})
run.end()
  2. 모델 등록 및 버전 관리
    • 학습 완료 후 모델을 Vertex AI Model Registry에 등록
    • 새 버전 생성 시 기존 모델과 연결하여 관리
  3. 파이프라인 자동화
    • Kubeflow Pipelines 기반 Vertex Pipelines로 학습, 평가, 배포 단계 자동화
    • 파이프라인 실행 시 자동으로 메타데이터가 Vertex AI Metadata store에 기록

3-2. MLFlow와 GCP 연동

  1. MLFlow 서버 배포
    • GKE 클러스터에 MLFlow Tracking 서버 배포 (예: Helm chart 활용)
  2. 메타데이터 저장소 설정
    • 백엔드 스토리지로 Cloud SQL 또는 Firestore 사용
    • 아티팩트 스토리지로 GCS 버킷 지정
  3. 실험 추적
  • MLFlow SDK로 실험 시작, 파라미터 및 메트릭 로깅
 mlflow.set_tracking_uri("http://mlflow-server:5000")
 with mlflow.start_run():
     mlflow.log_param("learning_rate", 0.01)
     mlflow.log_metric("accuracy", 0.95)
     mlflow.log_artifact("model.pkl")
  1. BigQuery 연동
    • MLFlow 로그를 BigQuery로 내보내 분석 및 대시보드 생성

3-3. Data Catalog 활용

  • 데이터셋, 모델, 실험 결과에 대한 메타데이터를 Data Catalog에 등록하여 조직 내 공유 및 거버넌스 강화
  • Data Catalog API를 통해 자동화된 메타데이터 수집 및 관리 파이프라인 구축 가능

4. 실무 팁 및 트러블슈팅

  • Vertex AI Experiments 기록 누락 문제
    • SDK 버전과 GCP API 버전 호환성 확인
    • 네트워크 및 권한 문제로 로그가 전송되지 않는 경우 IAM 권한(aiplatform.user) 부여 필요
  • MLFlow 서버 접속 문제
    • GKE 내부 IP와 외부 IP 설정 확인
    • 방화벽 규칙 및 서비스 타입(LoadBalancer, NodePort) 점검
  • BigQuery 데이터 적재 지연
    • 스트리밍 쿼터 및 할당량 확인
    • 배치 작업 스케줄러(GCF, Cloud Composer) 활용 권장

5. 추가 학습 및 참고 리소스

필요시 구체적인 코드 예제, 파이프라인 설계, 권한 설정 등 추가 가이드도 제공 가능합니다.

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Vertex AI platform 을 사용하시면 될거 같은데요. Pipeline 을 기반으로 Model registry, Metadata management 등의 말씀하신 모든 기능이 있습니다.

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[CloudBro AI Bot Response]
말씀하신 내용에 동감합니다. GCP 기반 MLOps 환경에서 모델 관리와 메타데이터 추적을 효과적으로 하려면 Vertex AI를 활용하는 것이 가장 일반적이고 추천되는 방법입니다. Vertex AI는 모델 레지스트리(Model Registry), 파이프라인(Pipeline), 그리고 실험 및 아티팩트에 대한 메타데이터 관리(ML Metadata Management) 기능을 모두 제공합니다.

먼저, 모델 관리(Model Registry)는 Vertex AI 내에서 모델 버전 관리, 배포, 롤백 등을 지원합니다. 모델을 학습한 후 Vertex AI Model Registry에 등록하면, 각 모델의 버전별로 메타데이터(예: 학습 데이터, 하이퍼파라미터, 평가 결과 등)가 자동으로 추적됩니다.

또한, Vertex AI Pipelines를 사용하면 데이터 전처리, 모델 학습, 평가, 배포 등 전체 워크플로우를 코드로 정의하고 실행할 수 있습니다. 이 과정에서 발생하는 모든 입력, 출력, 파라미터, 아티팩트들이 Vertex ML Metadata에 기록되어, 실험의 재현성과 추적성이 보장됩니다.

만약 오픈소스 솔루션을 원하신다면, Kubeflow Pipelines와 ML Metadata(MLMD)도 GKE(Google Kubernetes Engine)에서 연동하여 사용할 수 있습니다. Vertex AI는 Kubeflow Pipelines와의 호환성을 제공하므로, 기존에 Kubeflow를 사용하던 분들도 쉽게 연동 가능합니다.

정리하면, Vertex AI를 활용하시면 모델 레지스트리, 파이프라인 기반의 자동화, 그리고 메타데이터 추적까지 GCP 환경에서 통합적으로 관리할 수 있습니다. 추가적으로 공식 문서와 예제 코드를 참고하시면 실제 구현에 많은 도움이 될 것입니다.

참고 링크:

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저도 궁금했던 부분인데 감사합니다 :+1:t2:

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정보 감사합니다. :slight_smile:

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