MLOps Workload Orchestrator on AWS

관리형 자동화 도구 및 ML 서비스를 사용하여 ML 모델 개발 및 프로덕션을 간소화하는 강력한 파이프라인 배포
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개요

MLOps Workload Orchestrator는 기계 학습(ML) 모델 생산을 위해 아키텍처 모범 사례를 간소화하고 적용하는 데 도움이 됩니다. 이 AWS 솔루션은 AWS 기계 학습 서비스 및 서드 파티 서비스에 대한 기계 학습 파이프라인 관리용의 표준 인터페이스를 제공하는 확장 가능한 프레임워크입니다.

이 솔루션의 템플릿을 통해 모델을 훈련하고 훈련된 모델[Bring Your Own Mode(BYOM)이라고도 함]을 업로드하며 파이프라인 오케스트레이션을 구성하고 파이프라인 작업을 모니터링할 수 있습니다. 이 솔루션을 사용하면 성공적인 프로세스를 대규모로 반복할 수 있으므로 팀의 민첩성과 효율성을 높일 수 있습니다.

이점

사전 구성된 ML 파이프라인 활용
솔루션의 참조 아키텍처를 사용하여, API 직접 호출 또는 Git 리포지토리를 통해 사전 구성된 파이프라인을 시작합니다.
훈련된 모형 및 추론 엔드포인트 자동 배포
솔루션의 프레임워크를 사용하여 모형 모니터링 파이프라인 또는 Amazon SageMaker BYOM 파이프라인을 자동화합니다. 모델 드리프트 감지가 서버리스 마이크로서비스로 패키징되어 있는 추론 엔드포인트를 제공합니다.
대시보드에서 리소스 보기

Amazon SageMaker Model Dashboard에서 솔루션을 통해 생성된 Amazon SageMaker 리소스(예: 모델, 엔드포인트, 모델 카드 및 배치 변환 작업)를 확인합니다.

기술 세부 정보

구현 가이드 및 함께 제공되는 AWS CloudFormation 템플릿을 사용하여 이 아키텍처를 자동으로 배포할 수 있습니다. 다양한 사용 사례와 비즈니스 요구 사항을 지원하기 위해 이 솔루션은 2가지 AWS CloudFormation 템플릿을 제공합니다.

  1. 단일 계정 템플릿을 사용하여 동일한 AWS 계정에 솔루션의 파이프라인을 모두 배포합니다. 이 옵션은 실험, 개발 및/또는 소규모 프로덕션 워크로드에 적합합니다.
  2. 다중 계정 템플릿을 사용하여 여러 AWS 계정에서 다중 환경(예: 개발, 스테이징 및 프로덕션)을 프로비저닝합니다. 그러면 기계 학습 파이프라인 배포의 보안 및 제어를 늘리고 거버넌스를 개선하며, 안전한 실험과 더 빠른 혁신을 제공하고, 프로덕션 데이터 및 워크로드의 보안 및 가용성을 유지하여 비즈니스 연속성을 보장하는 데 도움이 됩니다.
  • 옵션 1 - 단일 계정 배포
  • 옵션 2 - 다중 계정 배포

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사례 연구
Cognizant MLOps Model Lifecycle Orchestrator, AWS 솔루션을 사용하여 기계 학습 모델의 배포 시간을 몇 주에서 몇 시간으로 단축

Cognizant는 AWS 파트너 솔루션 아키텍트 및 AWS Solutions Library 팀과 협업하여 MLOps Workload Orchestrator 솔루션을 기반으로 MLOps Model Lifecycle Orchestrator 솔루션을 구축했습니다.

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