연합학습을 위한 오픈 소스 기반 MLOps 플랫폼 개발

Q: 이 논문에서 정의한 FL-MLOps란 무엇인가?

데이터 프라이버시와 보안을 유지하면서 머신러닝 모델을 효율적으로 개발하고 관리하는 것을 목표로 하는 연합학습 전용 MLOps 플랫폼이다. 이는 독립적인 연합학습 라이브러리와 MLOps 도구 간의 호환성을 고려하여 자동화, 유연성, 이식성, 확장성 및 재사용성을 중점으로 설계된 아키텍처를 의미한다.

Q: FL-MLOps 플랫폼이 연합학습 모델의 개발 및 운영 효율성을 어떻게 높이는가?

연구 결과, FedML과 MLflow를 통합하여 모델의 라이프사이클을 체계적으로 관리함으로써 생산성을 향상시킨다. 특히 MLflow의 실험 추적과 모델 레지스트리 기능을 통해 파라미터 및 메트릭을 시각적으로 분석하고 모델의 버전 관리와 배포를 안정적으로 수행할 수 있다.

정다영; 이원희

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 정다영 (경희대학교) 이원희 (경희대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2023 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2023.12

수록면: 1,550 - 1,552 (3page)

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본 연구는 연합학습(Federated Learning)을 위한 MLOps 플랫폼을 구현하여 데이터 프라이버시와 머신러닝 기반 모델 관리를 향상시키고, 머신러닝 모델의 효율적인 개발 및 운영을 실현하는 플랫폼을 제안한다. 머신러닝 모델의 발전으로 다양한 분야에서 우수한 결과를 보여주고 있지만, 모델 개발과 관리는 복잡해지고 있다. MLOps는 모델 개발 및 운영을 자동화하고 최적화하는 방법론으로, 머신러닝 모델의 라이프 사이클을 관리하고 안정적이며 효율적인 운영을 가능하게 해준다. 연합학습은 데이터 분산 및 프라이버시의 문제를 해결하 ... 전체 초록 보기

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