들어가며 파이썬으로 운영을 위한 프로그램을 만들었습니다. 프로그램을 동작시키던 도중 예기치 못한 오류가 발생하여 재실행이 필요한 때는 언제든 발생할 수 있죠. 실제 운영 프로그램을 설계하면 API라던지 DB라던지 파이썬의 메인 프로그램과 다른 여러 환경들이 얽혀있다는 점을 잘 아실 겁니다. 이렇게 파이썬 밖에 있는 환경이 얽혀있을 때는 특히 통신 오류가 발생할 수 있는데요. 정확한 원인을 알 수 없는 오류가 발생하여 잠시 대기한 후에 재실행을 하면 다시 잘 되는 경우도 있죠. 이런 경우를 대비하기 위해 Tenacity 라이브러리를 적용하여 쉽게 코드를 재실행 할 수 있습니다. Tenacity 사용하기 Tenacity는 예외가 발생하는 경우에 다시 함수를 실행시켜서 사용자가 원하는 결과를 받고 안정적으로 ..

지난 MLOps 개념에 이어 이번 포스팅에서는 ML 생애주기를 알아보겠습니다. ML 프로젝트는 모델을 만드는 것만이 전부가 아닙니다. 가장 먼저 문제를 정의하는 과정이 필요하고, 데이터를 정의/수집/준비하는 과정을 진행합니다. 이후 모델을 어떻게 만들 것인지 살펴보게 되고, 모델이 만들어지면 평가를 하고, 이걸 서비스로 만드는 것입니다. 모델이 만들어지면 운영으로 올라갔다고 끝나지 않습니다. 지속적으로 서비스를 모니터링하고, 다시 루프를 돌아 재학습을 하고 재배포를 하는 일련의 과정 전체가 MLOps를 이루는 것이죠. ML 생애주기는 크게 3단계로 구성되어 있습니다. 데이터 준비 실험과 학습 배포와 서빙 각 단계마다 차근차근 구성요소를 알아보겠습니다. 1. 데이터 준비 데이터 준비는 데이터 가져오기, 데..

머신러닝은 데이터의 숨어잇는 패턴을 감지하여 함수(모델)로 나타내고 미래 사건을 예측하는 알고리즘입니다. 그렇다면 머신러닝 프로젝트는 예측을 잘하는 모델을 만드는 것이 전부일까요? 그렇지 않습니다. 흩어져있는 데이터들을 어떻게 가져올 것이며, 그 중 어떤 데이터들을 가져올 것인지, 어떻게 가공할 것인지, 모델은 어떻게 만들고 평가는 어떤 방식으로 할지, 모델을 만든 뒤에는 서비스로 어떻게 연결할 것인지까지 모두 머신러닝 프로젝트에서 고민해야 되는 문제입니다. MLOps는 머신러닝 모델 자동화 프로세스로, 우리가 만든 모델이 실제 서비스로 이어질 수 있도록 해주는 파이프라인입니다. 본 포스팅에서는 MLOps가 무엇인지, 역할과 중요성에 대해 알아보겠습니다. MLOps(Machine Learning Oper..