Machine Learning

[MLflow] MLflow란? + MLflow 사용법

2023.02.05

1. MLflow란 무엇이고 왜 쓰는 것인가? MLflow는 통상적인 머신러닝 워크플로우에서 모델링 및 훈련, 평가, 배포 부분을 도와주는 툴이라고 생각하면 쉽다. 아래의 그림에서 형광색 사각형의 부분을 주로 도와준다고 볼 수 있다. 2. MLflow에서 제공하는 기능 MLflow는 4가지 컴포넌트로 구성되어 있고 각각의 컴포넌트는 다음과 같은 기능을 제공한다. Tracking : 트래킹은 모델 트레이닝 실험 과정에서 나오는 메타데이터, 데이터, 결과물등을 저장할 수 있는 기능이다. 저장 된 내용을 통해 실험을 추적 할 수 있게 도와준다. Projects : MLflow를 사용한 프로젝트를 yaml파일을 통해 패키징 하여 다른 플랫폼에서도 쉽게 사용할 수 있도록 도와준다. Models : 다양한 ML라이..

Machine Learning

[Feast] Feast(Feature Store)란? + Feast 사용법

2023.01.15

머신러닝에서 모델을 학습할 때 Raw Data(db, parquet, BigQuery등)에서 Feature를 뽑아서 사용한다. Feature란 테이블의 컬럼 중에서 설명변수(=예측변수)에 해당한다. 1. Feature Store가 필요한 이유 Feature Store가 없는 경우 아래와 같이 ML모델과 RawData간에 직접적인 의존성이 생긴다. 이렇게 될 경우 Feature를 재사용하기 힘들고 ML개발자가 직접 Feature까지 신경써야하는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 도입된게 Feature Store이다. 아래의 그림처럼 ML모델과 RawData사이에 Feature Store를 도입함으로써 이미 정의한 Feature를 재사용하고 ML모델과 RawDatat사이의 직접적인 의존성을 제거할..

[MLflow] MLflow란? + MLflow 사용법

[Feast] Feast(Feature Store)란? + Feast 사용법

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