prsdm/mlops-project
📦 오픈 소스 프로젝트prsdm
현대적인 도구를 사용하여 확장 가능한 머신러닝 모델을 배포하기 위한 포괄적인 엔드투엔드 MLOps 파이프라인 템플릿입니다.
이 프로젝트는 전체 주기 MLOps 라이프사이클을 구현하기 위한 강력한 템플릿 역할을 합니다. 업계 표준 관행을 통합하여 재현성과 확장성이라는 공통된 과제를 해결합니다. 주요 기술적 특징으로는 실험 전반에 걸쳐 데이터 계보와 일관성을 보장하는 DVC 기반의 데이터 버전 관리가 있습니다. 또한 MLflow를 사용하여 매개변수, 코드 버전, 아티팩트를 포함한 모델 라이프사이클을 관리합니다. 프로덕션 환경을 위해 FastAPI를 통한 모델 서빙, Docker 컨테이너화, 그리고 클라우드 네이티브 배포를 위한 AWS ECS 설정을 포함하고 있습니다. 나아가 EvidentlyAI를 통합하여 모델 성능과 데이터 드리프트를 모니터링함으로써 배포된 모델이 시간이 지나도 정확성을 유지하도록 돕습니다. 이러한 도구들을 결합하여 다양한 머신러닝 사례에 맞게 조정 가능한 모듈식 프레임워크를 제공합니다.
💡하이라이트
- ├─엔드투엔드 ML 라이프사이클 자동화
- ├─DVC, MLflow, EvidentlyAI 통합
- └─AWS ECS 기반 프로덕션 배포 지원
🎯대상
- ├─ML 엔지니어
- ├─데이터 과학자
- └─DevOps 엔지니어