1. AI 모델 운영화 혁신, 모델옵스(ModelOps) 개요
- 머신러닝 모델의 학습, 버전관리, 배포, 모니터, 재학습까지 모델 생명주기 관리와 모델의 거버넌스를 원활하게 해주는 기계학습 모델관리 방법론
- 가트너에서 정의한 이론으로 AI 기반 시스 템 내에서의 모델의 개발, 운영 및 유지관리 시에 중단없는 프로세스를 제공하는 도구
- 특징) 모델의 프로덕션 환경 신속 투입 지원, 효율적인 모델 거버넌스 구현
2. 기업AI 시작, 모델옵스의 프로세스 및 주요 내용 설명
가. 모델옵스 프로세스
- 모델링 : AI 모델을 프로덕션에 적용한 다음 기업에서 모든 모델의 수명주기 조율하고 AI의 롤아웃(신제품이나 정책 출시) 및 유지 관리를 효과적으로 자동화 하고 지속적으로 향상
- 운영 : 소프트웨어 엔지니어 또는 데이터 과학자와 IT간의 소통 통해 프로젝트를 보다 쉽게 실행하고 원활하게 작업
나. 모델옵스의 주요 내용 설명
| 구분 | 주요 내용 | 설명 |
| 주요 특징 |
- 병목현상 해소 | - 다양한 모델 구축과 배포 관리 능력 |
| - 블랙박스 모델 해소 | - 배포에 대한 작동원리 등 이력 관리 | |
| - 빠듯한 일정 해소 | - 모델의 분석 라이프사이클 일정 관리 | |
| - 버전관리 문제 해결 | - 분석결과의 신뢰성 검증, 버전별 관리 | |
| 도입 단계 |
① 현재 상황 파악 | - 기존의 공식/비공식적 분석 프로세스를 명 문화하고 그 효용성을 평가 |
| ② 변화의 촉진 | - 모델의 제작 및 배포 방식을 개선하는 데 필 요한 문화적 변화과 자동화 및 프로세스 표 준화를 촉진하는 데 주력 | |
| ③ 문화적 공감대 | - 원하는 수준의 비즈니스 가치를 제공하는 분석 모델을 개발하겠다는 공통된 목표 하 에 완전히 새로운 차원의 부서 간 협업 | |
| ④ 표준화와 자동화 | - 모델 저장, 성능 모니터링, 경보, 모델 배포 및 리트레이닝 프로세스를 중심으로 표준화, 그리고 궁극적으로 자동화에 투자 | |
| ⑤ 효과적 모델 거버넌스 | - 문화적 공감대, 자동화, 표준화라는Mo delOps의 세 가지 기본 요건이 충족되면 매우 효과적인 모델 거버넌스를 구현 |
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