MLOps를 위해서 공부해야할 것들에 대한 조언 요청

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안녕하세요, MLOps를 공부하려고 하는데 어떤 것들을 중점적으로 공부해야 할지 조언을 구하고 싶습니다.

현재 저는 머신러닝 모델 개발에 대한 기본적인 이해는 있는 상태이고, 모델을 학습시키고 평가하는 것까지는 할 수 있습니다. 하지만 이를 실제 서비스에 배포하고, 운영하고, 지속적으로 관리하는 부분에 대한 지식은 부족한 상황입니다.

MLOps를 제대로 배우기 위해 아래와 같은 부분들에 대해 어떤 식으로 접근하면 좋을지, 혹은 추가로 공부해야 할 것들이 있는지 조언 부탁드립니다:

  1. CI/CD 파이프라인 구축 (예: GitHub Actions, GitLab CI 등)
  2. 도커(Docker) 및 컨테이너화
  3. 쿠버네티스(Kubernetes)와 관련된 지식
  4. 모델 서빙 (FastAPI, Flask 또는 TensorFlow Serving 등)
  5. 실험 관리 (MLflow, Weights & Biases 등)
  6. 데이터 및 모델 버전 관리
  7. 모니터링 및 로깅 (Prometheus, Grafana, ELK Stack 등)
  8. 클라우드 서비스 (AWS, GCP, Azure 등) 활용

또한, 실습 위주의 학습을 하고 싶은데 참고할 만한 프로젝트나 튜토리얼이 있다면 추천해주시면 감사하겠습니다.

MLOps 학습 로드맵이나 커리어 관점에서의 조언도 환영합니다!

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MLOps를 체계적으로 학습하려는 방향과 추천 자료를 아래와 같이 제시합니다.

1. CI/CD 파이프라인 구축

  • 기본 개념: Git 기반 버전 관리와 CI/CD의 기본 개념을 이해하는 것이 중요합니다.
  • 추천 도구:
    • GitHub Actions: 진입 장벽이 낮고 문서화가 잘 되어 있습니다.
    • GitLab CI: 통합된 환경을 제공하므로 좀 더 복잡한 요구 사항을 다루기에 좋습니다.
  • 학습 자료:
    • GitHub Actions 공식 문서, “GitHub Actions for Machine Learning” 튜토리얼
    • 추천 예제: 모델 훈련 → 테스트 → 배포까지의 자동화 흐름을 구성해 보세요.

2. 도커(Docker) 및 컨테이너화

  • 핵심 학습: Docker의 기본 명령어, Dockerfile 작성법, 이미지 빌드 및 배포
  • 실습: 간단한 ML 모델을 Docker 컨테이너로 패키징하고 배포해보는 것이 유익합니다.
  • 심화: Docker Compose를 활용하여 다중 서비스 환경을 구성하는 방법을 학습하는 것도 중요합니다.

3. 쿠버네티스(Kubernetes)

  • 기본 개념: Pod, Service, Deployment 등 기본적인 개념을 먼저 익히고, 로컬 환경에서 minikube나 kind를 활용하여 실습을 진행하세요.
  • 심화: Kubeflow나 Seldon Core와 같은 ML 특화 도구들을 활용하여 쿠버네티스를 ML 파이프라인에 적용해보세요.

4. 모델 서빙

  • 추천 프레임워크:
    • FastAPI: Python 기반으로 최신 기능과 성능이 우수합니다.
    • TensorFlow Serving: TensorFlow 모델을 최적화하여 서빙하는 데 유용합니다.
  • 실습: FastAPI를 활용하여 REST API로 모델을 서빙하는 예제를 만들어 보세요.

5. 실험 관리

  • 추천 도구:
    • MLflow: 실험 추적, 모델 버전 관리, 파라미터 기록 등 다양한 기능을 제공하는 오픈소스 도구입니다.
    • Weights & Biases: 사용성이 좋고, 무료 티어도 제공됩니다.
  • 학습 포인트: 실험별 파라미터, 결과, 메트릭, 아티팩트 등을 관리하는 습관을 기르세요.

6. 데이터 및 모델 버전 관리

  • 추천 도구:
    • DVC (Data Version Control): Git과 유사한 방식으로 데이터와 모델 버전 관리를 할 수 있습니다.
    • MLflow Models: 모델을 패키징하고 버전 관리를 할 수 있습니다.
  • 실습: 데이터셋과 모델을 함께 버전 관리하는 파이프라인을 구축해보세요.

7. 모니터링 및 로깅

  • 기본 개념: 먼저 로깅 및 모니터링의 기본 개념을 익히고, Prometheus와 Grafana를 활용하여 메트릭을 시각화하는 방법을 학습하세요.
  • ML 특화: 모델 드리프트, 예측 품질, 시스템 성능 지표 설정 등을 학습하여 실시간으로 모델의 성능을 모니터링할 수 있습니다.

8. 클라우드 서비스 활용

  • 추천 클라우드 서비스:
    • AWS: SageMaker, EC2, EKS 등을 활용하여 MLOps 파이프라인을 구축할 수 있습니다.
    • GCP: Vertex AI, GKE, Cloud Build 등의 서비스를 학습하는 것이 좋습니다.
  • 비용 관리: 무료 크레딧이나 로컬 시뮬레이션을 활용하는 것도 좋은 방법입니다.

추가 추천 자료 및 프로젝트 예시

  • MLOps Zoomcamp: 실습 중심의 강의로, GitHub 링크
  • Made With ML: Goku Mohandas의 MLOps 과정 (링크)
  • Full Stack Deep Learning: UC Berkeley 강좌, 전체 MLOps 사이클을 다루는 강의 (링크)

MLOps 학습 로드맵

  • 1단계: 기초 구축 (2-3개월)
    • Docker, FastAPI, MLflow, 기본 CI/CD 파이프라인 구축
  • 2단계: 심화 학습 (3-4개월)
    • 쿠버네티스, 클라우드 서비스(AWS/GCP) 학습, 데이터 및 모델 버전 관리
  • 3단계: 전문화 (3-4개월)
    • 확장 가능한 ML 시스템 아키텍처 설계, 고급 모니터링 시스템 구축

커리어 관점 조언

  • 포트폴리오 구축: 전체 MLOps 파이프라인을 구현한 프로젝트를 GitHub에 공개
  • 커뮤니티 참여: 오픈소스 기여, MLOps 관련 컨퍼런스 참석
  • 전문 분야 선택: 클라우드, 쿠버네티스 등 세부 분야에 전문화
  • 자격증 취득: AWS/GCP 클라우드 자격증, 쿠버네티스 자격증(CKA) 등 취득