ㅁ 운영 전략

ㅇ 정의:
머신러닝 모델을 운영 환경에 배포하기 전, 실제 데이터를 기반으로 모델을 미세 조정하며 성능을 검증하는 방법.

ㅇ 특징:
– 운영 환경과 동일한 조건에서 테스트 가능.
– 모델 성능의 미세 조정을 통해 예기치 않은 문제를 사전에 발견.
– 기존 모델과 병렬로 실행되어 실시간 비교 가능.

ㅇ 적합한 경우:
– 모델 업데이트 전 성능 검증이 필요한 경우.
– 운영 환경에서의 성능 저하를 최소화하고자 하는 경우.
– 데이터 분포가 자주 변하는 환경에서 활용.

ㅇ 시험 함정:
– Shadow Fine-tuning과 A/B 테스트를 혼동할 수 있음.
– 운영 환경과 테스트 환경의 차이를 간과할 수 있음.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: Shadow Fine-tuning은 운영 환경에서 기존 모델과 병렬로 실행하여 성능을 검증한다.
– X: Shadow Fine-tuning은 데이터 수집 단계에서만 활용된다.

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ㅁ 추가 학습 내용

Shadow Fine-tuning과 관련하여 추가적으로 학습해야 할 개념은 다음과 같이 정리할 수 있습니다.

1. 데이터 드리프트:
– 정의: 시간이 지남에 따라 입력 데이터의 분포가 변경되는 현상.
– 중요성: 모델이 학습한 데이터와 실제 운영 환경의 데이터 간 차이가 발생하면 모델 성능이 저하될 수 있음.
– 탐지 방법: 통계적 테스트, 분포 비교, 경고 임계값 설정 등을 통해 데이터 드리프트를 탐지.
– 대응 전략: Shadow Fine-tuning을 사용하여 드리프트가 발생한 데이터를 기반으로 모델을 미세 조정하거나 업데이트.

2. 모델 모니터링:
– 정의: 운영 환경에서 모델의 성능을 지속적으로 평가하고 문제를 조기에 식별하는 과정.
– 주요 활동: 예측 결과 분석, 성능 지표 추적, 데이터 품질 점검.
– Shadow Fine-tuning과의 연계: 모델 모니터링을 통해 데이터 드리프트를 실시간으로 탐지하고, Shadow Fine-tuning을 활용해 모델의 성능을 유지 및 개선.

위 개념들은 Shadow Fine-tuning의 효과적인 활용을 위해 반드시 이해하고 숙지해야 할 핵심 요소입니다.