ML 모델 아카이빙: Jozu와 KitOps ModelKits로 안정적이고 규정 준수 가능한 운영 구축하기

핵심 기술

머신러닝 모델을 실험 기록, 의존성, 데이터 참조, 환경 설정 등과 함께 안전하고 검색 가능한 형태로 저장하는 ML 모델 아카이빙은 이제 프로덕션 ML의 필수 요소입니다. Jozu와 KitOps ModelKits는 이 분야에서 가장 강력하고 확장 가능하며 미래 지향적인 솔루션을 제공합니다.

기술적 세부사항

• ML 모델 아카이빙의 중요성:
  • 감사 및 규정 준수: GDPR, HIPAA, EU AI Act 등 규제 준수를 위한 모델 행동 및 결정 로직의 전체 계보(lineage) 유지.
  • 재현성: 과거 실험 또는 배포된 모델을 정확히 재현할 수 있어야 함.
  • 협업 및 핸드오프: 팀 구성원을 넘어선 ML 아티팩트의 지속적인 관리 및 지식 전달.
  • 운영 안정성: 롤백 및 모델 비교를 위한 체계적인 아카이빙.
• 기존 도구들의 한계점:
  • MLflow: 실험 추적은 좋으나 시스템 수준의 버전 패키징이 부족.
  • DVC: 데이터 계보에는 뛰어나지만 ML 모델 생명주기 관리에 특화되지 않음.
  • Weights & Biases / Comet: 실험 추적 및 대시보드는 제공하나 완전한 아카이빙 솔루션은 아님.
  • SageMaker Model Registry / Vertex AI: 클라우드 생태계 내에서는 잘 작동하나, 종속성 및 제한된 이식성이 단점.
• KitOps ModelKit의 개념: 버전 관리되고, 불변하며, 이식 가능한 ML 모델, 메타데이터 및 관련 의존성의 표현 방식.
• Jozu와 KitOps의 통합 솔루션:
  • 불변 스냅샷: 콘텐츠 주소 지정 방식의 안전한 모델 버전 저장.
  • 포괄적인 메타데이터 캡처: 학습 데이터 해시, 프레임워크 버전, 하이퍼파라미터 등 포함.
  • 이식성 및 자체 포함: S3, Git 저장소, 로컬 시스템 등 어디에나 저장 가능하며 플랫폼 변경에 독립적.
  • DevOps 호환: CI/CD 파이프라인 및 모델 배포 워크플로우에 쉽게 통합.
  • 장점: 오픈소스 기반, 감사 준비 완료, 개발자 친화적, 확장성, 생태계 유연성.

개발 임팩트

Jozu와 KitOps ModelKits는 ML 모델 아카이빙을 '부차적 기능'이 아닌 '최우선 시민'으로 취급하여, 규정 위반, 모델 드리프트, 재작업 비용 증가 등의 위험을 줄이고 모델의 감사, 재현성, 협업 및 운영 안정성을 획기적으로 개선합니다. 이를 통해 ML 시스템의 신뢰성과 효율성을 높일 수 있습니다.

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