인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML)의 맥락에서 모델 배포는 모델의 예측 기능을 활용하여 실시간 데이터를 생성하기 위해 훈련된 기계 학습 모델을 생산 시스템 및 애플리케이션에 통합하는 프로세스를 의미합니다. 주도적 결정. 이 프로세스에는 추상적인 ML 알고리즘과 모델을 최종 사용자, 비즈니스 이해관계자 또는 조직 에코시스템 내의 기타 시스템이 액세스하고 사용할 수 있는 실제 애플리케이션으로 변환하는 작업이 포함됩니다.
기계 학습 모델 배포에는 일반적으로 학습, 검증, 제공이라는 세 가지 기본 단계가 포함됩니다. 훈련 단계에는 적절한 알고리즘 선택, 데이터 전처리, 예측을 위한 모델 훈련, 최상의 성능을 위한 모델 최적화가 포함됩니다. 검증 단계는 성능 지표를 기반으로 모델을 평가하고 교차 검증과 같은 다양한 기술을 사용하여 모델의 예측 정확도를 높이는 것으로 구성됩니다. 서비스 제공 단계에서는 훈련되고 검증된 모델이 프로덕션 시스템이나 애플리케이션에 통합되어 최종 사용자나 기타 시스템이 액세스하여 데이터 기반 의사결정을 내릴 수 있도록 합니다.
모델 배포는 온라인(실시간) 배포와 오프라인(일괄) 배포의 두 가지 주요 유형으로 분류할 수 있습니다. 온라인 배포를 사용하면 모델이 사용자 쿼리 또는 스트리밍 데이터에 대한 응답으로 실시간 예측을 생성할 수 있는 반면, 오프라인 배포는 일반적으로 미리 예약된 기준에 따라 배치 모드에서 예측을 생성합니다. 이 두 가지 유형 사이의 선택은 특정 사용 사례와 예측 생성에 필요한 응답 시간에 따라 달라집니다.
성공적인 모델 배포는 AI/ML 개발 수명 주기에서 중요한 단계이며, AI/ML 투자에서 실질적인 가치를 얻고 최적의 ROI를 달성하려면 대규모로 기계 학습 모델을 원활하게 배포하고 관리할 수 있는 능력이 필요합니다. AppMaster no-code 플랫폼은 백엔드, 웹 및 모바일 애플리케이션을 쉽게 생성하도록 설계되었으므로 기계 학습 모델을 프로덕션 환경에 배포하는 프로세스를 단순화하는 데 도움이 됩니다.
종속성 관리, 데이터 사전 처리, 버전 관리, 모니터링, 확장성 및 성능을 포함하여 모델 배포 프로세스 중에 다양한 문제가 발생할 수 있습니다. 주요 과제 중 하나는 개발 환경과 프로덕션 환경 간의 일관성을 유지하는 것입니다. 불일치로 인해 모델 성능 문제가 발생하고 모델을 사용할 수 없게 될 수도 있기 때문입니다. AppMaster Go, Vue3, Kotlin, Android용 Jetpack Compose 또는 IOS용 SwiftUI 기반으로 확장 가능하고 실행 가능한 애플리케이션을 생성하여 다양한 환경에서 일관성을 보장함으로써 이러한 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
모델 배포 프로세스를 간소화하기 위해 조직에서는 복잡성을 단순화하고 ML 모델 배포에 필요한 기술을 최소화할 수 있는 도구, 프레임워크 및 플랫폼을 사용하는 경우가 많습니다. 포괄적인 no-code 플랫폼인 AppMaster 사용자가 최소한의 노력으로 기계 학습 모델을 생성, 테스트, 최적화, 배포 및 관리할 수 있는 광범위한 기능을 활용할 수 있도록 지원하여 단일 시민 개발자라도 완전한 소프트웨어 솔루션을 만들 수 있도록 합니다. 백엔드, 웹 및 모바일 애플리케이션 설계를 위한 직관적인 drag-and-drop 인터페이스를 제공함으로써 AppMaster 개발 및 배포 프로세스의 속도를 높이는 동시에 비용을 절감하고 기술 부채를 제거합니다.
또한 AppMaster 청사진이 변경될 때마다 처음부터 애플리케이션을 생성하여 시스템에 기술적 부채가 없도록 보장합니다. 이는 기술적인 지식이 없는 사용자라도 위험이 없는 환경에서 다양한 구성, 알고리즘 및 모델을 실험할 수 있음을 의미합니다. 이 플랫폼은 기본 데이터 스토리지로서 모든 Postgresql 호환 데이터베이스와의 통합을 지원하고 상태 비저장 백엔드를 제공하여 AppMaster 애플리케이션을 놀랍도록 확장 가능하고 대기업 및 고부하 사용 사례 모두에 적합하게 만듭니다.
요약하자면, AI/ML 맥락에서 모델 배포는 훈련된 기계 학습 모델을 프로덕션 시스템, 애플리케이션 또는 서비스에 원활하게 통합하는 것을 의미합니다. ML 개발 수명주기의 이 필수 단계를 통해 조직은 귀중한 통찰력을 추출하고 실시간 또는 배치 모드에서 데이터 기반 결정을 내릴 수 있습니다. AppMaster no-code 플랫폼은 ML 모델 배포와 관련된 일반적인 문제를 극복하고 프로세스를 간소화하여 조직에 더 빠르고 비용 효율적이며 안정적인 AI/ML 솔루션을 제공하는 데 도움이 됩니다.
