머신러닝 시스템 설계

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10

장

MLOps를 위한 인프라와 도구

10.2.1 10.2.1

개발 환경 설정개발 환경 설정

개발 환경을 설정할 때는 엔지니어의 작업이 수월하게 진행되도록 돕는 모든 도구를 포함해야

합니다. 버전 관리 도구 또한 포함해야 하죠. 이 글을 쓰는 시점 기준 기업들은 코드 버전 관리

를 위해 깃을, 데이터 버전 관리를 위해

DVC

Data

Version

Control

를, 개발 중 실험 추적을 위해 웨

이츠 앤 바이어시스

Weights

&

Biases

또는

Comet

.

ml

을, 배포 시 모델 아티팩트 추적을 위해

ML

플로

MLflow

같은 도구들을 적당히 모아서

ML

워크플로의 버전을 관리합니다. 클레이폿

AI

는 모

든

ML

워크플로를 한곳에 모아 버전을 매기고 추적할 수 있는 플랫폼을 만들고 있습니다. 버

전 관리는 모든 소프트웨어 엔지니어링 프로젝트에서 중요하지만

ML

프로젝트에서는 특히 변

경될 수 있는 항목 (코드, 매개변수, 데이터 자체 등 )이 많고 이전 실행을 추후 재현하기 위해

추적해야 하므로 더욱 중요합니다. 이에 관해서는

6

.

1

.

3

절 ‘실험 추적과 버전 관리’에서 다뤘습

니다.

개발 환경을 설정할 때, 코드를 스테이징 또는 프로덕션 환경으로 푸시하기 전에 테스트하기

위한

CI

/

CD

테스트 스위트를 함께 설정해야 합니다.

CI

/

CD

테스트 스위트를 ...