handa MLOps
AL ML pipeline
❑AI ML Workflow로 통합
- 개발팀과 운영팀간의 GAP의 최소화를 통한 협업의 극대화 및 장애의 최소화
- 개발과 운영 프로세스를 정형화를 통한 생산성 증대
- 문제 발생시 원인을 파악하기 용이
❑Workflow을 자동화
- 테스트, 배포 및 운영의 자동화를 극대화
- 신속한 배포 및 운영 서비스를 통한 고객 만족 극대화
- 안정성 및 비용 절감을 극대화
- Workflow를 정형화 하여 잠재적인 문제 발생을 최소화
- Workflow를 개선 및 확장하기 용이
❑궁극적으로, 자동차 회사 Ford가 제조업 자동화를 통해서 초기 제조업을 혁신 하였듯이 소프트웨어의 개발, 구축 및 운영을 DevOps를 통해 혁신
Machine Learning tools & Platforms Landscape
❑현재 Market에는 다양한 툴들이 제공됨
- 너무 많은 툴들이 제공되고 서로 겹치는 부분이 많다.
- 결국, 다양한 솔루션 구축 경험을 통해 비용, 확장성, integration의 용이함등을 고련한 적절한 툴의 선택과 해당 툴을 그 목적에 맞게 정확하게 사용하는 것이 중요
AI ML pipeline tool
❑현재 Market에는 다양한 툴들이 제공됨
- 너무 많은 툴들이 제공되고 서로 겹치는 부분이 많다.
- 결국, 다양한 솔루션 구축 경험을 통해 비용, 확장성, integration의 용이함등을 고련한 적절한 툴의 선택과 해당 툴을 그 목적에 맞게 정확하게 사용하는 것이 중요
AI ML pipeline tool on premise
❑현재 Market에는 선정해야 할 다양한 툴들이 제공되고 있다.
- 너무 많은 툴들이 제공되어 서로 겹치는 영역이 많다.
- 결국, 다양한 솔루션 구축 경험을 통해 비용, 확장성, integration의 용이함등을 고련한 적절한 툴의 선택과 해당 툴을 그 목적에 맞게 정확하게 사용하는 것이 중요하다.
Our ML Pipeline Toolkit
- MLOps는 전체 ML 워크플로를 사용하기 쉬운 패키지로 통합하여 연구 도메인 전문가가 모든 기본 구성 요소에 익숙해질 필요 없이 작업을 수행할 수 있도록 하는 혁신적인 접근 방식입니다. MLOps를 통해 개발자는 재현성을 위한 DevOps와 유사한 프로세스 및 ML 자동화를 사용하여 모델을 프로덕션에 신속하게 릴리스할 수 있습니다.
- Kubeflow는 복잡한 기계 학습 모델을 개발하고 배포하는 데 필요한 핵심 구성 요소를 통합하는 Kubernetes 기반의 오픈 소스 프레임워크입니다. 엔터프라이즈 MLOps 시스템의 기본 빌딩 블록으로 이상적으로 만드는 여러 가지 특성이 있습니다.
Our solutions
Kubeflow는 표준 기반입니다. 강력하고 대중적인 표준이 있는 경우 Kubeflow 프레임워크는 이를 매니페스트의 일부로 포함합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
개발 및 실험을 위한 JupyterLab
훈련을 위한 TensorFlow 및 PyTorch
Kubeflow는 단순히 기존 도구를 결합하는 것 이상입니다. Kubeflow 커뮤니티의 다양한 클라우드 및 엔터프라이즈 공급업체와 사용자는 워크플로를 향상시키는 혁신적인 솔루션을 제공합니다. 몇 가지 중요한 Kubeflow 애플리케이션은 다음과 같습니다.
- 자동화를 위한 파이프라인
- 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 Katib
- 프로덕션 서빙을 위한 KFServing
Sample Automation Workflow for ML Model Deployment
