MLOps 구축 가이드북 (초보자를 위한 ML 모델 서빙 준비하기)

김남기

카카오뱅크에서MLOps플랫폼구축을이끌며ML엔지니어리더로활동하고있습니다.지난17년동안CRM개발,데이터엔지니어,데이터분석가,ML엔지니어등데이터와머신러닝관련다양한직무를맡아왔습니다.그동안의경험과if카카오에서발표했던내용을토대로이책을집필하게되었습니다.
__mlops.study@gmail.com
__youtu.be/Fj0MOkzCECA

01장ML서비스이해하기
_1.1ML모델서비스이해
__1.1.1대출시스템구성
__1.1.2신용대출ML서비스목표
_1.2ML시스템구성
_1.3시스템환경구성
__1.3.1Github프로젝트가져오기
__1.3.2JupyterLab서비스
__1.3.3MariaDB서비스

02장ML모델개발실습하기
_2.1데이터수집
__2.1.1데이터설명
__2.1.2데이터상세설명
_2.2ML모델개발
__2.2.1데이터추출
__2.2.2데이터전처리
__2.2.3모델학습
__2.2.4모델예측

03장Airflow프로젝트생성및DAG개발
_3.1ApacheAirflow소개
_3.2프로젝트환경설정
__3.2.1Github프로젝트다운로드
__3.2.2PyCharm프로젝트환경설정
__3.2.3ApacheAirflow2.7.2설치
__3.2.4기타설정
_3.3AirflowDAG란?
__3.3.1DAG정의(Definition)
__3.3.2Task정의(Definition)
__3.3.3Task의존성(Dependencies)
_3.4AirflowDAG개발
__3.4.1DAG개발
__3.4.2DAG실행
__3.4.3DAG결과확인
_3.5데이터추출파이프라인개발
__3.5.1준비사항
__3.5.2DAG개발

04장MLOps알아보기
_4.1MLOps란?
__4.1.1MLOps정의
__4.1.2MLOps의탄생배경
__4.1.3MLOps의주요발전과정
__4.1.4DevOps와MLOps차이점
_4.2MLOps의원칙
__4.2.1테스트(Testing)
__4.2.2모니터링(Monitoring)
__4.2.3버전관리(Versioning)
__4.2.4지속적인X(ContinuousX)
__4.2.5자동화(Automation)
__4.2.6재현성(Reproducibility)
_4.3MLOps필요성
_4.4MLOps목표
_4.5MLOps라이프사이클
__4.5.1ML개발
__4.5.2학습조작화
__4.5.3지속적학습
__4.5.4모델배포
__4.5.5예측서빙
__4.5.6지속적모니터링
__4.5.7데이터및모델관리
_4.6MLOps성숙도수준
__4.6.1MLOps0단계
__4.6.2MLOps1단계
__4.6.3MLOps2단계


05장MLOps수준0:배치ML파이프라인구현
_5.1EmptyTaskDAG개발
_5.2데이터추출Task구현
__5.2.1패키지및파일생성
__5.2.2데이터처리SQL작성
__5.2.3DAGTask기능추가
__5.2.4테스트코드추가
_5.3데이터전처리Task구현
__5.3.1패키지및파일생성
__5.3.2Preparation클래스생성및테스트코드추가
__5.3.3Preparation클래스개발
__5.3.4Preparation클래스리팩토링
__5.3.5Docker이미지개발
__5.3.6DAGTask추가
_5.4예측Task구현
__5.4.1패키지및파일생성
__5.4.2Prediction클래스생성및테스트코드추가
__5.4.3Prediction클래스개발
__5.4.4Prediction클래스리팩토링
__5.4.5Docker이미지추가개발
__5.4.6DAGTask추가
_5.5서비스적용
__5.5.1스케줄시작

06장MLOps수준1:지속적학습ML파이프라인
_6.1EmptyTaskDAG개발
_6.2데이터추출Task구현
__6.2.1패키지및파일생성
__6.2.2데이터처리SQL작성
__6.2.3DAGTask기능추가
__6.2.4테스트코드추가
_6.3데이터전처리Task구현
__6.3.1Preparation클래스생성및테스트코드추가
__6.3.2Preparation클래스개발
__6.3.3Docker이미지개발
__6.3.4DAGTask추가
_6.4모델학습및모델평가Task구현
__6.4.1Training클래스생성및테스트코드추가
__6.4.2Training클래스개발
__6.4.3Docker이미지추가개발
__6.4.4DAGTask추가
_6.5모델버전관리구현
__6.5.1모델버전이란?
__6.5.2지속적학습로깅개발
__6.5.3모델버전관리개발
__6.5.4Training클래스적용

07장MLOps수준1:ML모델API개발
_7.1FastAPI맛보기
__7.1.1FastAPI란?
__7.1.2프로젝트생성
__7.1.3HelloWorld
_7.2모델실시간API개발
__7.2.1__main__블록추가
__7.2.2라우트(Route)개발
__7.2.3서비스클래스개발
__7.2.4모델자원로드
__7.2.5데이터전처리개발
__7.2.6모델예측개발
__7.2.7모델API로그개발
__7.2.8도커이미지개발

08장MLOps수준1:ML모델지속적배포
_8.1ML모델API가용성
__8.1.1Nginx서비스구성
__8.1.2Nginx를이용한Reverseproxy설정
_8.2ML모델지속적배포
__8.2.1CT모델버전및CT모델학습기준일Task개발
__8.2.2대상서비스확인Task개발
__8.2.3모델서비스재시작Task개발
__8.2.4지속적배포Trigger개발

★이책의특징★
-성공적인ML모델서비스화를위한단계별실습진행
-가상의은행사례를구성한MLOps파이프라인구현
-초보자도가능한머신러닝모델의실시간API개발과지속적배포경험
-테스트주도개발(TDD)로구성된MLOps파이프라인개발과정안내
-코드리팩토링반영및지속적인코드업데이트지원

★이책의대상독자★
-기본시스템설정부터체계화된MLOps가이드라인이필요한개발자
-가상사례를통한MLOps구축프로세스를경험해보고싶은ML엔지니어
-MLOps개발방법론을운영시스템에접목하고싶은데이터과학자