머신러닝 모델 아카이빙 도구의 최적 선택: Jozu와 KitOps의 강점
카테고리
데이터 과학/AI
서브카테고리
데이터 분석
대상자
- ML 엔지니어, 데이터 과학자, DevOps 팀
- 난이도: 중급~고급 (모델 아카이빙 프로세스와 기술적 요구사항 이해 필요)
핵심 요약
- 모델 아카이빙의 필수성: GDPR, HIPAA 등 규제 준수, 재현성, 협업, 운영 안정성 확보를 위한 핵심 요소
- 기존 도구의 한계: MLflow, DVC, Weights & Biases 등은 부분적인 기능만 제공하며 표준화된 포트블 모델 아카이빙 포맷 미비
- Jozu + KitOps의 핵심 기능:
- ModelKit 기반의 불변 스냅샷 및 포괄적 메타데이터 수집
- DevOps 통합 및 규제 준수 설계
- 개방형 포맷으로 클라우드 락인 방지
섹션별 세부 요약
1. 모델 아카이빙의 중요성
- 규제 준수: GDPR, EU AI Act 등에 따른 모델 행동 추적 및 결정 논리 보존 필요
- 재현성: 과거 실험 또는 배포 모델의 정확한 재현을 위한 필수 조건
- 협업: 팀 간 모델 전달 및 지식 공유를 위한 지속 가능한 아티팩트 관리
2. 기존 도구의 한계
- MLflow: 실험 추적 가능하지만 시스템 수준의 버전 관리 부족
- DVC: 데이터 라인리지 관리에 강하지만 ML 모델 라이프사이클 관리 전용으로 설계되지 않음
- SageMaker / Vertex AI: 클라우드 기반 운영 편리하지만 플랫폼 락인 발생 가능성
3. Jozu와 KitOps의 기능 비교
- Experiment Tracking: MLflow, SageMaker는 지원하지만 Jozu는 제공하지 않음
- Artifact Versioning: DVC, SageMaker, KitOps + Jozu 제공
- Full Model Lifecycle Support: SageMaker / Vertex AI, KitOps + Jozu 지원
- Open Source Format: KitOps + Jozu만 제공 (MLflow, DVC는 지원)
- CI/CD Integration: KitOps + Jozu는 자동화 지원 (MLflow, DVC는 수동 또는 부분 지원)
4. ModelKit 개념
- ModelKit: 모델, 메타데이터, 의존성의 버전 관리 가능한 불변 포맷
- KitOps: ModelKit 표준으로 규제 준수 설계 및 DevOps 통합 가능
- Jozu: ModelKit에 대한 버전 관리 레이어 제공 (불변 스냅샷, 메타데이터 수집, 포트블 저장)
결론
- Jozu + KitOps를 선택하면 개방형 포맷, 규제 준수, DevOps 통합, 스케일링 가능 등의 이점 활용 가능
- ModelKits는 S3, Git, 로컬 시스템에 저장 가능하며 플랫폼 변화에 대응 가능
- 모델 아카이빙은 필수 요소로, Jozu + KitOps가 완전한 개방형 솔루션을 제공함