머신러닝을 실제로 프로덕트에 적용하기 위한 책

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2023-07-29

머신러닝 모델의 안정적인 운영과 성공적인 CI/CD를 위한 MLOps 엔지니어링 노하우

이 책은 머신러닝 오퍼레이션(MLOps) 분야에 관한 실전 입문 도서이다.

MLOps는 머신러닝 모델의 실전 적용과 관리를 위한 필수적인 방법으로, 모델의 지속적인 개선과 자동화된 배포, 운영을 통해 효율적으로 모델을 활용할 수 있게 하기 위해서 필요하다.

또한 클라우드 컴퓨팅과 연계하여 확장성과 안정성을 보장하며, 모델의 버전 관리와 추적 기능으로 모델의 변경 사항을 투명하게 관리할 수 있다는 장점이 있다.

MLOps는 DevOps의 하나라고 볼 수도 있다. DevOps 방법론을 활용해 머신러닝을 자동화하는 프로세스니까.

이 책은 MLOps와 DevOps의 이론을 비롯해 실제로 머신러닝 모델을 운영 환경에서 배포하고 관리하는 방법, 지속적인 통합(CI), 지속적인 배포(CD)뿐 아니라 카이젠(Kaizen) 개념까지 포괄적으로 다룬다.

AWS, Azure, Google Cloud Platform과 같은 플랫폼에서 MLOps를 구현하는 방법과 역자가 실제로 경험한 MLOps 사례도 함께 제공한다.

이 책의 장점은 MLOps의 모든 내용을 한 권으로 배울 수 있다는 것이다.

그리고 단점 역시 MLOps의 모든 내용을 한 권으로 배운다는데 기인한다.

모델의 버전 관리, 자동화된 빌드와 배포, 모니터링, 로깅, 테스트 등 다루는 범위와 내용이 많은 만큼 각각에 대한 깊이는 충분하다고는 말하기 어렵다.

초판이 출간된 시점보다 시간이 어느 정도 지났기 때문에, 일부 클라우드 플랫폼의 내용도 지금과 약간 다르다.

다만 읽고 이해해서 따라하는데는 큰 문제가 없다.

일부 본문에는 '역자 노트'를 통해 번역자들이 최신 정보를 참고하여 설명을 보완하기도 했다.

이 책은 헤비하지 않은 분량에 이론과 실습을 다 담으려고 노력했다.

그만큼 실제적으로 배워갈 수 있는 부분이 많다.

머신러닝 모델을 어떻게 통합적으로 관리하고 발전시킬 수 있는 지를 전체적으로 배우고 싶다면 추천할만한 도서이다.

"한빛미디어 <나는 리뷰어다> 활동을 위해서 책을 제공받아 작성된 서평입니다."

한빛미디어