FAQ

MLOps 플랫폼은 언제 구축해야 하나요?

엔지니어들이 ML 모델을 구축하는 것보다 도구 옵션을 연구하고 승인을 받는 데 더 많은 시간을 소비하고 있음을 알게 되면 MLOps 플랫폼으로 표준화해야 할 때입니다.

다른 ML 도구를 MLOps 플랫폼에 통합할 수 있나요?

예.AWS 도구가 아닌를 플랫폼에 통합할 수 있습니다. SageMaker AI Studio는 MLOps 플랫폼의 핵심이지만 다른 제품을 SageMaker AI Studio 서비스 제품군과 통합할 수 있습니다.

조직이 거버넌스 요구 사항을 간소화하여 혁신을 가속화하려면 어떻게 해야 하나요?

MLOps 플랫폼 구축을 입증하기 위해 선택한 사용 사례 후보의 일부로 사용 사례가 충분히 복잡한지, 다양한 데이터 분류가 필요한지, 빅 데이터 볼륨이 필요한지 확인하세요. 이를 통해 플랫폼 기능을 입증할 뿐만 아니라 초기 플랫폼 릴리스의 일부로 거버넌스 관점에서 과중한 업무를 수행합니다. 이렇게 할 수 있다면 MLOps 플랫폼을 롤아웃의 일부로 채택하는 팀은 복잡한 사용 사례에 대한 거버넌스 요구 사항을 이미 충족한 플랫폼을 사용하므로 거버넌스 부담이 감소합니다.

MLOps 플랫폼을 구축하려면 어느 팀이 필요한가요?

여러 페르소나와 기술 간의 상호 작용을 명확하게 정의하는 강력한 MLOps 기반은 가치 실현 시간을 늘리고 비용을 절감하며 데이터 사이언티스트가 혁신에 집중할 수 있도록 합니다. 적절한 팀 보유가 MLOps 플랫폼 개발의 실패와 성공을 가르는 차이가 될 수 있습니다. MLOps의 특성상 데이터 사이언티스트, ML 엔지니어, DevOps 전문가, 데이터 소유자, IT 소유자, 비즈니스 분석가, 제품 소유자 등 많은 역할이 필요합니다. MLOps 플랫폼에 대한 최상의 결과를 보장하려면 모든 이해관계자가 다기능 팀을 이루어 상호 작용해야 합니다.

MLOps 여정을 시작하려면 어떻게 해야 하나요?

먼저 데이터 사이언티스트가 데이터 스냅샷을 받는 안전한 실험 환경을 만드는 것부터 시작할 수 있습니다. 데이터 과학자는 SageMaker AI를 사용하여 ML이 특정 비즈니스 문제를 해결할 수 있음을 실험하고 궁극적으로 입증할 수 있습니다.

MLOps 트랜스포메이션은 조직의 하향식 또는 상향식 접근 방식으로 추진되어야 하나요?

상향식 접근 방식이 성공할 수 있지만 MLOps 플랫폼 개발의 성공을 위해서는 경영진의 지원이 필수적입니다. 하향식 접근 방식을 사용하면 개발된 솔루션을 더 빠르게 표준화하고, 비용을 절감하고, 조직 내 여러 팀에서 개발한 모델 간의 확장성과 재사용성을 높일 수 있습니다.