ㅁ 배포 방식

ㅇ 정의:
AI 모델을 실제 운영 환경에 배포하는 다양한 방법과 전략.

ㅇ 특징:
– 모델의 성능, 확장성, 안정성에 따라 배포 방식이 상이함.
– 실시간 처리와 배치 처리로 구분 가능.

ㅇ 적합한 경우:
– 특정 요구사항에 맞는 배포 전략이 필요한 경우.
– 시스템 자원 최적화와 사용자 요구사항을 충족해야 하는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 배포 방식과 관련된 용어 혼동.
– 적합하지 않은 배포 방식 선택.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1) O: 실시간 처리가 필요한 경우, 스트리밍 방식 배포가 적합하다.
2) X: 배치 처리는 항상 실시간 처리보다 우수하다.

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1. Cog

ㅇ 정의:
오픈소스 도구로, 머신러닝 모델을 손쉽게 컨테이너화하여 배포할 수 있도록 지원.

ㅇ 특징:
– Docker 기반으로 모델을 패키징하여 배포.
– 코드 몇 줄만으로도 REST API를 생성 가능.
– 간단한 설정으로 GPU 자원 활용 가능.

ㅇ 적합한 경우:
– 소규모 프로젝트에서 빠르게 배포가 필요한 경우.
– Docker 환경에서 모델 배포를 간소화하려는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– Cog와 Flask, FastAPI 등의 웹 프레임워크를 혼동.
– GPU 활용 설정을 간과하여 성능 저하 초래.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1) O: Cog는 Docker를 기반으로 모델을 컨테이너화한다.
2) X: Cog는 GPU를 지원하지 않는다.

ㅁ 추가 학습 내용

Cog를 사용하여 모델 배포 후 모니터링과 업데이트를 효과적으로 수행하기 위해 다음과 같은 내용을 학습하는 것이 좋습니다:

1. **모델 성능 모니터링**:
– 배포된 모델의 예측 결과를 실시간으로 추적하는 방법을 학습합니다.
– Cog와 함께 사용할 수 있는 모니터링 도구(예: Prometheus, Grafana)를 조사하고 설정 방법을 익힙니다.
– 모델의 주요 성능 지표(예: 정확도, F1 점수, 응답 시간 등)를 정의하고 이를 측정하는 방법을 학습합니다.
– 경고 시스템을 설정하여 모델 성능이 특정 임계값 이하로 떨어질 경우 알림을 받을 수 있도록 구성합니다.

2. **데이터 수집 및 관리**:
– 모델이 처리한 입력 데이터와 예측 결과를 저장하고 분석하는 워크플로우를 학습합니다.
– 새로운 데이터가 수집될 때 이를 적절히 정리하고 저장하여 모델 재학습에 활용할 수 있도록 준비합니다.
– 데이터 파이프라인을 설정하여 실시간으로 데이터를 수집하고 필요한 경우 데이터를 정제하는 방법을 익힙니다.

3. **모델 재학습 및 업데이트**:
– 새로운 데이터로 기존 모델을 재학습하는 프로세스를 설정하는 방법을 학습합니다.
– Cog를 이용하여 재학습된 모델을 배포 환경에 업데이트하는 절차를 익힙니다.
– 모델 업데이트 시 다운타임을 최소화하고, 새로운 모델을 안전하게 테스트한 후 배포하는 전략을 학습합니다.
– 이전 모델과 새로운 모델의 성능을 비교하여 업데이트 결정에 필요한 데이터를 수집하는 방법을 익힙니다.

4. **자동화 워크플로우 설정**:
– CI/CD(Continuous Integration/Continuous Deployment) 파이프라인을 설정하여 모델의 업데이트 과정을 자동화하는 방법을 학습합니다.
– 배포된 모델이 새로운 데이터에 대해 자동으로 학습하고 업데이트될 수 있도록 스크립트와 도구를 활용하는 방법을 익힙니다.
– 스케줄링 도구를 사용하여 정기적으로 모델 성능을 평가하고 업데이트를 계획하는 방법을 학습합니다.

5. **문제 해결 및 최적화**:
– 모델 배포 후 발생할 수 있는 문제(예: 성능 저하, 예측 오류 증가 등)를 진단하고 해결하는 방법을 익힙니다.
– 모델 성능을 지속적으로 개선하기 위한 실험 설계 및 최적화 방법을 학습합니다.

이 모든 과정을 학습하면 Cog를 활용한 모델 배포 후 모니터링과 업데이트를 효과적으로 수행할 수 있는 지식을 갖추게 될 것입니다.