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이름:스리다르 알라 (Sridhar Alla)

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2022년 2월 <MLFlow를 활용한 MLOps>

스리다르 알라(Sridhar Alla)

SAS 코드를 Python으로 자동 변환하는 것에 초점을 맞춘 제품 Sas2Py(www.sas2py.com)의 벤더인 Bluewhale.one의 설립자이자 CTO이다. 블루웨일(Bluewhale)은 지능적인 이메일 대화 추적부터 소매업계에 영향을 미치는 문제 등에 이르기까지 AI를 활용해 핵심 문제를 해결하는 데도 주력하고 있다. 또한 퍼블릭 클라우드와 사내 인프라 모두에서 AI기반 빅데이터 분석 실무 구축에 관한 깊은 전문 지식을 보유하고 있다. 그는 저자이자 수많은 Strata, Hadoop World, Spark Summit 및 기타 콘퍼런스에서 열정적인 발표자로 활동하고 있을 뿐만 아니라 대규모 컴퓨팅 및 분산 시스템에 대해 미국 PTO에 출원한 여러 특허를 보유하고 있다.  

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저자의 말

<MLFlow를 활용한 MLOps> - 2022년 2월  더보기

MLFlow의 장점을 이용해 기존 프로젝트에 MLOps 원리를 쉽게 통합할 수 있는 방법을 독자에게 전달하는 것이 이 책의 목표다. 그리고 많은 사람이 모델을 호스팅하는 클라우드 서버에 연결할 수 있는 한 클라우드 구현 방법에 대해 더 잘 알고 있기를 바란다. MLFlow는 작업 공간을 구성하는 도구로서도 머신러닝 실험의 관리를 대폭 개선하고 프로젝트의 전체 모델 기록을 추적할 수 있다. 더 많은 사람이 MLFlow를 채택해 워크플로우에 통합하기를 바란다. 연구자들은 MLFlow를 사용하면 원하는 사용자 정의 메트릭 위에 그림을 기록할 수 있어서 실험을 수행할 때 유용하다고 생각할 수 있다. 이제 개념 증명(proof-ofconcept)으로 완벽하게 작동한 모델을 추적하고 언제든지 동일한 가중치로 되돌리면서 하이퍼파라미터를 조정할 수 있으므로 프로토타이핑이 훨씬 쉬워졌다. 하이퍼파라미터 튜닝은 훨씬 간단하고 체계화돼 여러 다양한 하이퍼파라미터를 한 번에 검색하고 MLFlow를 사용해 모든 결과를 기록하는 복잡한 스크립트를 실행할 수 있다. MLFlow의 모든 혜택과 그에 상응하는 MLOps 원칙이 모든 영역에서의 머신러닝 매니아들에게 제공되므로, 현재 작업 환경에 통합하는 데 큰 단점이 없다. 이를 바탕으로 책을 잘 활용하기 바란다!

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