실제 운영 환경에서 모델의 동작 방식을 예측하기 어려운 이유: 기계 학습 엔지니어들의 운영화 과정

Khái niệm cốt lõi

기계 학습 모델을 실제 운영 환경에 배포하고 유지하는 과정은 매우 복잡하며, 이를 위해 기계 학습 엔지니어들은 데이터 과학과 엔지니어링 능력을 모두 갖추어야 한다.

Tóm tắt

이 연구는 기계 학습 엔지니어(MLE)들의 실제 운영 환경에서의 워크플로우와 과제를 파악하기 위해 수행되었다. 연구진은 18명의 MLE를 대상으로 인터뷰를 진행했으며, 다음과 같은 주요 발견 사항을 도출했다:

데이터 준비 단계:

• 데이터 엔지니어링 팀이 자동화된 데이터 파이프라인을 관리하며, MLE는 데이터 선택, 분석, 레이블링, 검증 등의 작업에 집중한다.
• 모델 재학습 주기를 자동화하지만, 레이블 품질 관리와 피드백 지연 문제는 여전히 해결해야 할 과제이다.

실험 단계:

• 모델 개발 및 튜닝은 여전히 반복적이고 협업 중심적이다.
• MLE는 도메인 전문가와 이해관계자들과 긴밀히 협력하며, 모델 아키텍처보다는 데이터 개선에 더 집중한다.

배포 및 평가 단계:

• 조직들은 단계적 배포와 다양한 평가 지표를 활용하여 모델 배포를 엄격하게 관리한다.
• 특정 데이터 하위 집단의 성능을 면밀히 모니터링한다.

모니터링 및 대응 단계:

• MLE는 배포된 모델의 성능을 면밀히 모니터링하고, 신속하게 대응할 수 있도록 준비한다.
• 경보 피로, 복잡한 파이프라인 관리 등의 과제에 직면한다.

이러한 발견을 통해 MLE의 실제 운영 환경에서의 워크플로우와 과제를 이해할 수 있었으며, 향후 MLOps 도구 개발을 위한 기회를 제시한다.

Thống kê

"피드백이 항상 최소 2주 지연됩니다. 때로는 피드백을 받지 못할 수도 있어서, 문제가 생겼다는 것을 알게 되면 이미 늦어버리죠."
"레이블을 많이 생성한다고 해서 실제로 무엇을 레이블링하고 있는지, 그리고 레이블의 정의가 명확한지 알 필요가 있습니다."
"매일 모델을 재학습하면 모델이 오래된 것을 걱정할 필요가 없어요."

Trích dẫn

"실제 운영 환경에 모델을 배포하기 전까지는 모델이 어떻게 동작할지 알 수 없습니다."
"모델의 90%가 운영 환경에 배포되지 못한다는 통계는 잘못된 것 같습니다. 많은 실험 버전이 생성되지만, 그중 최선의 모델만이 운영 환경에 배포됩니다."
"데이터 품질이 모델 성능의 핵심입니다. 데이터 품질 관리가 어려워지면 모델 성능도 저하됩니다."

Thông tin chi tiết chính được chắt lọc từ

"We Have No Idea How Models will Behave in Production until Production"

by Shreya Shank... lúc arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.16795.pdf

Yêu cầu sâu hơn

모델 재학습 주기를 결정하는 더 나은 방법은 무엇일까?

모델 재학습 주기를 결정하는 더 나은 방법은 실시간 데이터 품질 모니터링과 자동화된 재학습 시스템을 구축하는 것입니다. 실시간 데이터 품질 모니터링을 통해 데이터의 변화나 이상을 신속하게 감지하여 모델의 성능 저하를 방지할 수 있습니다. 또한, 자동화된 재학습 시스템을 도입하여 새로운 데이터가 수집되면 자동으로 모델을 재학습시켜 최신 데이터에 대한 모델을 유지할 수 있습니다. 이를 통해 모델 재학습 주기를 더 효율적으로 관리하고 모델의 성능을 지속적으로 개선할 수 있습니다.

모델 배포 과정에서 발생할 수 있는 윤리적 문제는 무엇이 있을까?

모델 배포 과정에서 발생할 수 있는 윤리적 문제는 다음과 같습니다:

데이터 개인정보 보호: 모델이 개인정보를 처리하거나 민감한 정보를 사용할 경우, 이를 보호하고 안전하게 다루어야 합니다.
알고리즘 편향: 모델이 특정 인종, 성별, 또는 사회적 그룹에 대한 편향을 보일 경우, 이를 수정하고 공정성을 유지해야 합니다.
결정의 투명성: 모델이 어떻게 결정을 내리는지 명확하게 설명하고, 사용자에게 이를 이해할 수 있는 방식으로 전달해야 합니다.
사용자 동의: 모델이 사용자에게 영향을 미치는 경우, 사용자의 동의를 받아야 하며, 이에 대한 명확한 규정과 절차가 필요합니다.

기계 학습 엔지니어의 역할과 데이터 과학자의 역할은 어떻게 구분되어야 할까?

기계 학습 엔지니어와 데이터 과학자의 역할은 다음과 같이 구분될 수 있습니다:

기계 학습 엔지니어: 기계 학습 엔지니어는 주로 모델의 배포와 유지보수에 초점을 맞춥니다. 실제로 모델을 운영 환경에 적용하고 모델의 성능을 모니터링하며 필요에 따라 재학습을 수행합니다. 또한, 데이터 파이프라인을 설계하고 관리하여 모델이 항상 최신 데이터로 작동하도록 합니다.
데이터 과학자: 데이터 과학자는 데이터 분석과 모델 개발에 주로 초점을 맞춥니다. 데이터를 탐색하고 가공하여 모델 학습에 적합한 형태로 만들고, 모델을 구축하고 훈련시킵니다. 또한, 모델의 성능을 평가하고 최적화하는 작업을 수행합니다.
기계 학습 엔지니어는 주로 실제 운영 환경에서 모델을 관리하고 최적화하는 역할을 맡으며, 데이터 과학자는 주로 모델 개발과 실험을 담당하는 경향이 있습니다. 두 역할은 서로 보완적이며, 효율적인 기계 학습 시스템을 구축하기 위해 협력하여 작업을 수행합니다.