ML 애플리케이션을 위한 8가지 최고의 AI 메타데이터 추적 플랫폼

인공지능 모델을 실제 환경에 적용하는 과정은 단발성으로 끝나는 것이 아닙니다. 모델의 정확성과 속도를 높이기 위해 데이터 세트, 모델 자체, 그리고 하이퍼파라미터들을 지속적으로 개선하고 조정하는 반복적인 과정입니다.

이러한 반복 과정에서는 데이터 세트, 모델, 하이퍼파라미터에 대한 정보를 상세하게 기록하여 향후 필요할 때 참고하는 것이 매우 중요합니다. 여기서 바로 메타데이터의 역할이 두드러집니다.

머신러닝(ML)에서 메타데이터란 무엇일까요?

간단히 말해, 메타데이터는 데이터에 관한 데이터입니다. 머신러닝 분야에서는 학습 과정의 여러 단계에서 생성되는 데이터를 의미합니다. 여기에는 각 단계와 관련된 아티팩트, 모델, 그리고 데이터 세트에 대한 정보들이 포함됩니다.

본 글에서는 여러분의 머신러닝 애플리케이션을 위한 최고의 인공지능 메타데이터 추적 플랫폼들을 살펴보겠습니다.

함께 알아보시죠!

에임스택 (AimStack)

AimStack은 머신러닝 메타데이터를 추적하기 위한 사용하기 쉬운 오픈소스 도구입니다. 오픈소스이기 때문에 사용자가 직접 호스팅할 수 있다는 장점이 있습니다. 코드에서 머신러닝 실행 과정을 기록하는 데 활용할 수 있는 가벼운 Python 패키지 형태로 제공됩니다.

또한, 메타데이터를 쉽게 시각화할 수 있는 사용자 인터페이스(UI)를 제공하며, 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 사용하여 프로그래밍 방식으로 쿼리를 만들 수도 있습니다. PyTorch, TensorFlow, MLflow 등과 같이 널리 사용되는 머신러닝 도구들과 원활하게 통합됩니다.

해왕성 (Neptune)

Neptune은 메타데이터 관리에 필요한 모든 기능을 단일 플랫폼에서 제공합니다. 개인 사용자를 위한 무료 플랜부터 팀 및 기업을 위한 유료 플랜까지 다양한 요금제를 제공합니다.

Neptune을 활용하면 메타데이터를 기록하고, 온라인 대화형 대시보드를 통해 확인할 수 있습니다. 사용된 데이터 세트, 하이퍼파라미터, 그리고 머신러닝 워크플로 과정에서 생성되는 모든 로그를 기록할 수 있습니다. 이를 통해 실험 과정을 추적하고 관리할 수 있습니다.

Neptune은 Hugging Face, Sci-Kit Learn, Keras 등 널리 사용되는 머신러닝 도구들과 호환됩니다.

도미노 데이터 랩 (Domino Data Lab)

Domino는 팀이 머신러닝 모델을 지속적으로 개발, 배포, 모니터링, 관리하는 데 사용하는 대표적인 엔터프라이즈 MLOps 플랫폼입니다.

Domino 플랫폼은 다양한 구성 요소로 이루어져 있으며, 메타데이터 관리에 주로 사용되는 기능은 레코드 구성 요소 시스템입니다. 이 시스템을 통해 Domino는 코드, 도구, 데이터의 변경 사항을 버전 관리 시스템을 통해 지속적으로 추적하고 기록합니다. 또한, 지표, 아티팩트 및 기타 정보를 기록할 수도 있습니다.

비소 (Viso)

Viso는 컴퓨터 비전 애플리케이션 개발을 위한 코드리스(code-less) 올인원 플랫폼입니다. Viso를 사용하면 수동 작업을 자동화하고 확장 가능한 모델을 구축할 수 있습니다. 머신러닝 애플리케이션 개발에 필요한 기능들을 제공합니다.

여기에는 데이터 수집, 데이터 어노테이션, 학습, 개발, 배포를 위한 도구들이 포함되어 있습니다. Viso 배포 관리자를 사용하면 모델을 모니터링하여 문제를 파악할 수 있습니다.

또한, 클라우드에서 발생하는 이벤트 및 지표를 모니터링하고, 대화형 대시보드에 표시하여 팀 협업을 지원합니다.

Iterative AI의 스튜디오 (Studio)

Studio는 Iterative AI에서 개발한 데이터 및 모델 관리 플랫폼입니다. 개인 사용자를 위한 무료 플랜을 포함하여 다양한 플랜을 제공합니다.

Studio는 Git 저장소를 이용하여 머신러닝 모델을 추적하는 모델 레지스트리를 제공합니다. 또한, 실험, 시각화, 협업을 위한 추적 기능도 포함되어 있습니다.

Studio는 머신러닝 워크플로를 자동화하고 코드 없는 UI를 사용하여 구축하는 데 도움을 줍니다. GitLab, GitHub, BitBucket과 같은 널리 사용되는 Git 공급자와의 통합을 지원합니다.

셀던 (Seldon)

Seldon은 머신러닝 모델을 대규모로 제공하고 관리하는 과정을 간소화합니다. TensorFlow, SciKit-Learn, Hugging Face 등 다양한 도구들과 원활하게 작동합니다.

Seldon은 모델을 모니터링하고 관리하여 효율성을 개선하는 데 도움을 줍니다. 모델 계보를 추적하고, 버전 관리 기능을 사용하여 데이터 및 모델을 추적하며, 기타 메타데이터에 대한 로그를 생성할 수 있습니다.

발로하이 (Valohai)

Valohai를 사용하면 개발자들이 실험, 데이터 세트, 모델과 관련된 인공지능 메타데이터를 쉽게 기록할 수 있습니다. 이를 통해 기업들은 머신러닝 운영을 위한 지식 기반을 구축할 수 있습니다.

Valohai는 Snowflake, BigQuery, RedShift와 같은 도구들과 통합을 지원합니다. 주로 엔터프라이즈 사용자들을 위한 플랫폼이며, SaaS 형태로 사용하거나 클라우드 계정 또는 물리적 인프라에서 사용할 수 있습니다.

아리즈 (Arize)

Arize는 머신러닝 엔지니어들이 모델 문제를 감지하고 원인을 파악하며 해결하여 모델 성능을 개선할 수 있도록 지원하는 MLOps 플랫폼입니다.

모델 상태를 모니터링하기 위한 중앙 허브 역할을 하며, 모델 드리프트, 성능, 데이터 품질과 같은 항목들을 모니터링할 수 있습니다. 또한, 모델 스키마와 기능을 모니터링하고, 여러 버전 간의 변경 사항을 비교할 수 있습니다.

Arize를 사용하면 테스트 후 A/B 비교를 쉽게 수행할 수 있으며, SQL과 유사한 언어를 사용하여 지표를 쿼리할 수 있습니다. GraphQL 프로그래밍 인터페이스를 통해서도 액세스할 수 있습니다.

마무리

이 글에서는 메타데이터가 무엇이며, 인공지능 개발에서 왜 중요한지에 대해 알아보았습니다.

또한, 머신러닝 워크플로에서 생성되는 메타데이터를 관리하기 위한 대표적이고 유용한 도구들에 대해서도 다루었습니다.

이제 인공지능 플랫폼들을 살펴보시고 여러분의 최신 애플리케이션 구축에 활용해보시기 바랍니다.