MLOps를 통한 AI 모델 개발 및 배포 효율화 : 데이터 시계열 분석 사례

본 글은 시계열 분석용 AI 모델 개발 및 배포의 효율성을 높이기 위해 MLOps 파이프라인을 구축한 경험을 공유합니다. 방대한 시계열 기기 데이터를 빠르게 분석하고 모델을 효율적으로 훈련하기 위해 전처리, 훈련, 평가, 배포 단계를 자동화하는 MLOps 환경 구축의 중요성을 강조합니다.

AWS EMR을 사용하여 데이터 전처리 및 노이즈 제거를 수행하고, Docker 이미지를 활용하여 전처리 프로세스를 컨테이너화했습니다. 이후 AWS SageMaker를 통해 딥러닝 아키텍처 기반의 모델 훈련을 진행했으며, MLFlow를 사용하여 실험 추적 및 모델 관리를 통합했습니다.

이러한 MLOps 파이프라인 구축을 통해 AI 모델 개발 및 운영의 전반적인 효율성을 크게 향상시킬 수 있었습니다.