MLOps 기초 학습 프로젝트
📋 프로젝트 개요
목표: MLOps의 기초 개념부터 실제 구현까지 단계별 학습
기간: 2025년 진행 중
학습 방식: PARA method 기반 체계적 정리
📚 학습 단계
🎯 1단계: 기초 개념 이해
1-1. 머신러닝 파이프라인 개요
- 주제: 파이프라인의 필요성과 기본 구조
- 핵심 내용:
- 파이프라인 도입의 필요성
- 소프트웨어 공학 vs 머신러닝
- 서빙 방식 분류 (온라인/오프라인)
- 시스템 설계 원칙
- 상태: ✅ 완료
1-2. 파이프라인 구현 방법론
- 주제: 구체적인 구현 전략과 방법
- 핵심 내용:
- 모델 및 데이터 검증 시스템 구축
- 전처리/후처리 통합 관리
- 협업 체계 구축
- MLOps 성숙도 기반 구현 전략
- 실험 관리 및 재현성 확보
- 상태: ✅ 완료
🛠️ 2단계: 파이프라인 운영 관리
2. 머신러닝 파이프라인 운영 관리
- 주제: 파이프라인의 효율적인 운영과 관리
- 핵심 내용:
- 파이프라인 단계별 심화 이해
- 데이터 밸리데이션 및 품질 관리 체계
- 모델 튜닝 및 피처 엔코딩 최적화
- 모델 배포 및 서빙 관리 방법론
- 개인정보 보호 및 보안 고려사항
- 상태: ✅ 완료
🛠️ 3단계: 도구 및 기술 스택
3. MLOps 도구 생태계
- 주제: 주요 MLOps 도구들과 활용 방법
- 예정 내용:
- 실험 추적 (MLflow, Weights & Biases)
- 오케스트레이션 (Airflow, Prefect, Kubeflow)
- 모델 관리 (MLflow, DVC)
- 배포 및 서빙 (Docker, Kubernetes, FastAPI)
- 모니터링 (Prometheus, Grafana, Evidently)
- 상태: 🟡 준비 중
🚀 4단계: 실전 적용
4. 프로덕션 환경 구축
- 주제: 실제 프로덕션 환경에서의 MLOps 적용
- 예정 내용:
- CI/CD 파이프라인 구축
- 모델 배포 전략 (Blue-Green, Canary)
- 모니터링 및 알림 시스템
- 장애 대응 및 롤백 전략
- 성능 최적화
- 상태: 🟡 준비 중
🎯 학습 목표
단기 목표 (1개월)
- 1-1 단계 완전 이해 및 정리
- 1-2 단계 학습 및 문서화
- 2단계 파이프라인 운영 관리 완료
- 기초 개념의 실습 환경 구축
중기 목표 (3개월)
- 3단계 주요 도구들 실습
- 간단한 ML 파이프라인 구축
- 모니터링 시스템 구현
장기 목표 (6개월)
- 4단계 프로덕션 환경 구축
- 완전한 MLOps 파이프라인 운영
- 실제 프로젝트 적용 사례 생성
📊 진행 상황
완료된 작업
- ✅ PARA method 기반 문서 구조 구축
- ✅ 1-1 단계 기초 개념 정리
- ✅ 1-2 단계 구현 방법론 정리
- ✅ 2단계 파이프라인 운영 관리 정리
- ✅ 관련 Areas, Resources, Archive 문서 생성
- ✅ 실험 관리 영역 구축
- ✅ MLOps 구현 패턴 정리
- ✅ 파이프라인 운영 기법 정리
진행 중인 작업
- 🟡 실습 환경 구축 계획 수립
- 🟡 3단계 도구 및 기술 스택 내용 준비
예정된 작업
- ⏳ 3, 4단계 상세 계획 수립
- ⏳ 실제 프로젝트 적용 준비
🔗 관련 문서
PARA 구조 연결
- Areas: 모델 품질 관리
- Resources: MLOPs 기초 개념
- Archive: 기존 방식의 한계점
추가 학습 자료
- Tools: MLOps 도구 모음
- Skills: 머신러닝 스킬
📝 학습 노트
주요 인사이트
- 파이프라인의 필수성: 단순한 모델 개발을 넘어 전체 라이프사이클 관리가 핵심
- 소프트웨어 공학 원칙: 기존 SW 개발 모범 사례를 ML에 적용하는 것이 중요
- 지속적 모니터링: 모델 배포 후 성능 관리가 가장 어려운 부분
- 문화와 프로세스: 도구보다 팀 문화와 프로세스 개선이 우선
다음 학습 계획
- 1-2 단계: 구체적인 파이프라인 구현 방법론
- 실습 프로젝트: 간단한 ML 모델을 활용한 End-to-End 파이프라인 구축
- 도구 실습: MLflow, Docker 등 핵심 도구 실습
프로젝트 시작: 2025년
마지막 업데이트: 2025년
프로젝트 상태: 🟡 진행 중
우선순위: 높음