- Written by Shashi Prakash Patel My Introduction: 나의 소개 : 나는 컨설팅 판매 팀에서 Shashi Patel입니다. 나는 영업 및 비즈니스 개발 분야에서 경력을 쌓았으며 IT 서비스 및 인력 솔루션을 전문으로했습니다.나는 컴퓨터 응용 프로그램 (MCA) 석사 학위를 취득했으며 전용 학습을 통해 데이터 과학 및 AI에 대한 나의 이해를 심화시켰습니다.이 기술적 기초는 AI 기반 혁신과 실제 비즈니스 도전 사이의 포인트를 연결할 수 있습니다. 그러나, 나는 종종 내 잠재력은 내 현재의 역할의 한계에 의해 제한된다고 느꼈다.나는 특히 기술과 비즈니스 전략의 교차점에서 더 많은 기여를 할 수있다. 그것은 내가 단순히 기술을 판매하는 사람이 아니라는 것을 보여주는 나의 방법입니다 - 나는 그것을 이해하고, 나는 그것에 대해 열정적이며, 그것의 미래를 형성하는 데 더 적극적인 역할을하고 싶습니다.이 블로그는 전문적인 범위를 확장하고 글로벌 기술 커뮤니티와 내 통찰력을 공유하기위한 나의 첫 번째 단계입니다. 인공지능 및 기계 학습(AI/ML)은 산업을 변화시키고 있지만 이러한 모델을 생산에 배포하는 것은 여전히 복잡한 도전입니다.IT 판매에 수년간 투자하면서 데이터 과학 및 Gen AI 개념에 깊이 빠져들면서, 배포 파이프라인을 단순화하는 것이 프로젝트의 성공을 만들거나 깨뜨릴 수 있는 방법을 직접 보았습니다. 그리고 AI/ML 모델 배포를위한 강력하고 확장 가능한 환경을 만들기 위해 결합 - 그리고 왜이 듀오가 기술 커뮤니티에서 매력을 얻고 있는지. MLflow Kubernetes What is AI/ML Model Deployment with MLflow & Kubernetes? MLflow 및 Kubernetes와 함께 AI/ML 모델 배포는 무엇입니까? 1개 그것은 훈련 된 기계 학습 모델을 사용하여 실제 사용을 위해 접근 할 수있는 과정입니다 - 고객 행동을 예측하거나 공급 체인을 최적화하거나 사기를 탐지하십시오.그러나 이것은 코드를 생산에 밀어 넣는 것 이상입니다. AI/ML Model Deployment 버전화: 올바른 모델 버전이 배포되는지 확인합니다.Versioning: Ensuring the correct model version is deployed. 확장성: 성능 감소없이 변동하는 트래픽에 적응합니다. 모니터링: 모델 드라이브와 같은 문제를 시간에 따라 방지하기 위해 성능을 추적합니다. MLflow는 실험 및 추적에서부터 배포 및 모니터링에 이르기까지 기계 학습 수명주기 관리를 단순화하는 오픈소스 플랫폼입니다.It ensures reproducibility while providing tools to package and deploy the model. Kubernetes(K8s)는 대규모 모델 배포를 간단하고 신뢰할 수 있도록 하는 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼으로 AI 배포 뒤에 있는 인프라를 관리하고, 자동 확장, 부하 균형 및 자기 치유와 같은 작업을 처리합니다. Why use them together? 왜 그들을 함께 사용합니까? MLflow는 모델 수명주기를 처리하여 모든 실험을 추적하고 재생할 수 있도록 하며, Kubernetes는 모델을 완벽하게 배포하고 확장할 수 있도록 합니다.Together, they create a streamlined pipeline where you: MLflow에서 트랙 및 패키지 모델 모델을 컨테이너화하십시오 (예를 들어 Docker를 사용하여). Kubernetes를 사용하여 컨테이너를 배포 및 관리합니다. 이 조합은 모델이 개발 환경에서만 작동하는 것이 아니라 모든 규모의 생산에서 신뢰할 수 있는 성능을 보장합니다. Why AI/ML Model Deployment is Hard AI/ML 모델 배포가 어려운 이유 모델을 훈련하여 규모로 배포하는 길은 여러 가지 도전을 제시합니다.The journey from training a model to deploying it on scale presents several challenges: 버전 제어: 여러 모델을 관리하고 올바른 버전이 배포되는지 확인합니다. 확장성: 성장하는 데이터 세트와 변화하는 트래픽 부하를 처리합니다. 재생 가능성: 환경에 걸쳐 일관된 성능을 보장합니다. 모니터링 및 유지 보수: 성능을 지속적으로 추적하고 모델 드리브를 감지합니다. 이곳은 어디 그리고 빛, 배포 프로세스를 단순화하면서 동시에 운영 저항성을 보장합니다. MLflow Kubernetes 모델 라이프 사이클 관리: Managing the Model Lifecycle MLflow MLFLOW AI/ML 라이프 사이클에서 가장 중요한 통증 지점을 해결하여 다음을 제공합니다. addresses some of the most critical pain points in the AI/ML life cycle by offering: MLflow 실험 추적: 매개 변수, 매개 변수 및 유물을 기록하여 실험을 통해 성능을 추적합니다. 모델 포장: 모델이 부드러운 배포를 위한 의존성으로 포장되도록 보장합니다. 모델 레지스트리: 모델 버전화를 중앙화하고 팀 간의 원활한 협력을 가능하게 합니다. In essence, MLflow brings structure and traceability to the otherwise chaotic process of building AI models. Kubernetes: Scaling Model Deployment Kubernetes: 스케일링 모델 배포 당신의 모델이 준비되면, 그것은 생산에서 신뢰할 수있는 성능을 보장합니다.그것은 몇 가지 핵심 측면을 자동화합니다: Kubernetes 자동 확장: 트래픽에 따라 리소스를 조정하여 성능과 비용 효율성을 보장합니다. 휴대성: 개발, 테스트 및 생산을 통한 동일한 배포 프로세스를 보장합니다. 저항성: 실패한 컨테이너를 자동으로 다시 시작하여 높은 가용성을 보장합니다. 활용함으로써 팀은 모델을 한 번 배포하고 시스템을 신뢰하여 규모화 및 인프라 관리를 처리하여 모델 자체를 개선하는 데 집중할 수 있습니다. Kubernetes, AI/ML Why This Matters for Business 왜 이것이 비즈니스에 중요합니까 비즈니스 관점에서, MLflow 및 Kubernetes 드라이브를 채택 : 더 빠른 마켓 타임: 파이프라인의 자동화는 배포주기를 줄입니다. 운영성 : Kubernetes는 최소한의 중단 시간을 보장하고 신뢰성을 향상시킵니다. 비용 효율성: 자동 확장은 인프라 비용을 최적화합니다. 지속적인 혁신: CI/CD 파이프라인은 빠른 실험 및 재현을 가능하게 합니다. Conclusion: Driving AI at Scale 원제:Driving AI at Scale 모델은 코드를 생산에 넣는 것에 관한 것이 아니라 창조에 관한 것입니다. 이것은 비즈니스 목표와 일치합니다. 그리고 모델 관리를 단순화하고 생산에서 신뢰할 수 있는 성능을 보장하기 위한 강력한 조합을 제공합니다. Deploying AI/ML scalable, reproducible, and resilient systems MLflow Kubernetes 기술이 비즈니스에 미치는 영향에 대해 열정적 인 사람으로서, 나는이 도구를 호스텔 간의 격차를 제거하는 데 필수적이라고 생각합니다. ovation and real-world impact Shashi Prakash Patel이 작성한 이 기사는 R Systems Blogbook: Chapter 1의 1 라운드에서 실행자로 선정되었습니다. Shashi Prakash Patel이 작성한 이 기사는 R Systems Blogbook: Chapter 1의 1 라운드에서 실행자로 선정되었습니다.

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MLflow & Kubernetes와 함께 AI/ML 모델 배포 : 실험에서 엔터프라이즈 그레이드 배포까지

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