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, 모델 훈련, 평가, 배포 단계를 자동화하는 MLOps 환경 구축의 중요성을 강조합니다.

AWS EMR을 사용하여 데이터 전처리 과정을 자동화하고, AWS SageMaker로 모델 훈련을 진행하며, MLFlow를 통해 실험을 관리하고 배포까지 이어지는 통합 파이프라인을 구축했습니다. Docker 이미지를 활용하여 각 단계의 재현성과 이식성을 확보했으며, 이를 통해 전체 AI 모델 개발 및 운영 프로세스의 효율성을 크게 향상시켰습니다.