모델 개발 탐색
기계 학습 모델의 개발 및 학습을 시작할 때는 강력한 데이터 처리 기능과 공동 작업 환경을 제공하는 Azure Databricks를 사용할 수 있습니다.
먼저 모델 개발 및 학습 시 도움이 되는 Azure Databricks의 기능을 살펴보겠습니다. 그런 다음 사용자와 팀이 효율적으로 업무를 수행하고 공동 작업하는 데 도움이 되는 몇 가지 기능을 둘러보도록 하겠습니다.
Azure Databricks를 사용하여 기계 학습 모델 개발
모델 개발 시 Azure Databricks에서 사용할 수 있는 다양한 기능을 통해 다음을 수행할 수 있습니다.
- 알고리즘 선택 및 하이퍼 매개 변수 튜닝을 자동화합니다.
- 모델 학습 실험을 추적합니다.
- 기계 학습 모델을 관리합니다.
- 모델 성능과 정확도를 평가합니다.
- 모델을 배포하고 통합합니다.
이러한 각 기능을 살펴보겠습니다.
알고리즘 선택 자동화
개발하는 동안 다양한 알고리즘 및 하이퍼 매개 변수를 실험해 보며 어떤 구성이 최상의 기계 학습 모델로 이어지는지 이해하고 싶으실 것입니다.
알고리즘 선택, 하이퍼 매개 변수 튜닝 및 모델 평가를 빠르고 쉽게 자동화하려면 AutoML(자동화된 Machine Learning)을 사용할수 있습니다.
AutoML은 모델 개발 프로세스를 간소화하고, 결과를 해석하며, 데이터 기반 의사결정을 내리는 데 집중하도록 지원합니다.
팁
Azure Databricks AutoML에 대해 자세히 알아봅니다.
하이퍼 매개 변수 튜닝 수행
하이퍼 매개 변수 튜닝은 기계 학습 모델 최적화의 중요한 단계이며, Azure Databricks는 이 프로세스를 간소화하는 도구를 제공합니다.
AutoML을 사용하여 자동으로 하이퍼 매개 변수 튜닝을 수행하는 것 외에도, Hyperopt를 사용하여 다양한 하이퍼 매개 변수 구성을 효율적으로 탐색하고 최상의 모델을 식별할 수도 있습니다.
팁
Azure Databricks의 하이퍼 매개 변수 튜닝에 대해 자세히 알아봅니다.
하이퍼 매개 변수 튜닝을 통해 모델 학습을 최적화하면 모델 정확도 및 성능을 향상시킬 수 있습니다.
실험을 통해 모델 학습 추적
Azure Databricks에서는 scikit-learn, TensorFlow 및 PyTorch와 같은 인기 프레임워크를 사용하여 기계 학습 모델을 학습시키고 평가할 수 있습니다.
분산 컴퓨팅 클러스터에서 모델을 학습할 수도 있습니다. 이렇게 하면 대규모 데이터 세트 또는 컴퓨팅 집약적 알고리즘을 사용할 때 학습 시간이 크게 단축됩니다.
모델을 보다 효과적으로 개발하려면 전체 기계 학습 수명 주기를 관리하기 위한 오픈 소스 프레임워크인 MLflow와의 통합을 통한 실험을 사용하여 학습시키는 모델을 추적할 수 있습니다.
MLflow는 실험 추적, 코드 패키징 및 모델 공유 기능을 제공하여 개발 프로세스 전체에서 재현성 및 공동 작업 가능성을 보장합니다.
실험에는 모든 입력 및 출력을 비롯해 모델 학습 워크로드를 재현하는 데 필요한 모든 메타데이터가 포함됩니다. 출력에는 다양한 메트릭 및 시각화가 포함되어 해당 실험에 대한 모델의 성능을 평가할 수 있습니다. 모델 학습을 추적할 때는 다양한 구성을 사용하여 학습시킨 여러 모델을 쉽게 비교해 요구 사항에 가장 적합한 모델을 찾을 수 있습니다.
팁
Azure Databricks에서 기계 학습 수명 주기 관리에 MLflow를 사용하는 방법에 대해 자세히 알아봅니다.
Azure Databricks에서 효율적으로 업무 수행 및 공동 작업
기계 학습 워크로드의 엔드투엔드 수명 주기에 Azure Databricks를 사용하면 더욱 효율적으로 업무를 수행하고 공동 작업하는 데 도움이 되는 다양한 기능을 활용할 수 있습니다.
작업 영역에서 코드 공동 작업
Azure Databricks는 데이터 과학자와 엔지니어가 통합된 환경에서 함께 작업할 수 있는 공동 작업 영역을 제공합니다.
이 플랫폼은 Python, R, Scala 및 SQL을 비롯한 다양한 프로그래밍 언어를 지원하므로 사용자와 팀원이 원하는 도구와 언어를 사용할 수 있습니다. 공동 작업 환경에서 작업하면 Notebooks, 시각화 및 인사이트를 공유할 수 있으므로 생산성이 개선되고 팀워크가 촉진됩니다.
버전 제어를 사용하여 코드 관리
버전 제어를 사용하는 것은 코드 변경 내용을 관리하고 팀과 공동 작업을 수행하는 데 꼭 필요합니다.
Azure Databricks를 Git와 통합하면 Notebooks 및 스크립트의 버전을 관리할 수 있습니다. Databricks 작업 영역을 Git 리포지토리에 연결하면 변경 내용을 추적하고, 이전 버전으로 되돌리고, 팀과 더 효과적으로 공동 작업할 수 있습니다.
Azure Databricks에서 Git 통합을 설정하려면 다음을 수행합니다.
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Git 리포지토리에 연결: Databricks 작업 영역에서
User Settings으로 이동하여 Git 공급자(예: GitHub, GitLab, Bitbucket)를 구성합니다. Git 자격 증명을 사용하여 인증하고 리포지토리에 연결합니다. - 리포지토리 복제: Databricks UI를 사용하여 리포지토리를 작업 영역에 복제합니다. 리포지토리에 복제하면 Databricks 내에서 직접 코드 작업을 수행하고 변경 내용을 리포지토리에 다시 커밋할 수 있습니다.
- 변경 내용 커밋 및 푸시: Notebooks 또는 스크립트를 변경한 후 Git 통합을 사용하여 변경 내용을 원격 리포지토리에 커밋하고 푸시합니다. Git 통합을 사용하면 작업이 버전 관리 및 백업되도록 보장할 수 있습니다.
팁
Databricks Git 폴더와 Git 통합에 대해 자세히 알아봅니다.
CI/CD(연속 통합 및 지속적인 업데이트) 구현
Azure Databricks는 기계 학습 모델에 대한 CI/CD 관행을 지원하므로 모델의 배포 및 모니터링을 자동화할 수 있습니다. Azure DevOps 및 GitHub Actions 등의 도구와 통합하면 지속적으로 모델을 테스트하고, 모델의 유효성을 검사하고, 업데이트를 수행하는 자동화된 파이프라인을 구현할 수 있습니다. 이 기능은 프로덕션 환경에서 모델의 정확도와 안정성을 유지하는 데 필수적입니다.
Azure Databricks는 모델 개발 및 학습을 위한 포괄적이고 확장성 있는 플랫폼을 제공합니다. 공동 작업 영역, 고급 데이터 처리 기능 및 다른 Azure 서비스와의 원활한 통합 덕분에 고성능 기계 학습 모델을 빌드하고 배포하려는 데이터 과학자 및 엔지니어에게 적합합니다.