Metaflow

Metaflow: 실제 ML, AI 및 데이터 과학을 위한 프레임워크

Metaflow란 무엇입니까?

Metaflow는 Netflix에서 개발한 오픈 소스 프레임워크로, 실제 머신 러닝(ML), 인공 지능(AI) 및 데이터 과학 프로젝트를 구축하고 관리하는 프로세스를 간소화합니다. 이를 통해 데이터 과학자와 ML 엔지니어가 복잡한 워크플로를 쉽게 개발, 배포 및 관리하여 실험과 프로덕션 간의 격차를 해소할 수 있습니다.

Metaflow는 어떻게 작동합니까?

Metaflow를 사용하면 ML 워크플로를 Python 코드로 정의할 수 있습니다. 이 코드에는 데이터 수집, 전처리, 모델 학습, 평가 및 배포 단계가 포함될 수 있습니다. Metaflow는 모든 데이터, 코드 및 종속성을 자동으로 추적하고 버전을 관리하여 재현성을 보장하고 실험 추적을 간소화합니다. 또한 오케스트레이션을 처리하여 코드를 변경하지 않고도 워크플로를 클라우드로 확장할 수 있습니다.

주요 기능 및 이점:

• 간소화된 워크플로 관리: Metaflow를 사용하면 복잡한 ML 워크플로를 일반 Python으로 정의할 수 있습니다. 로컬에서 개발 및 디버깅한 다음 최소한의 변경으로 프로덕션에 배포합니다.
• 실험 추적: Metaflow는 흐름 내에서 변수를 자동으로 추적하고 버전을 관리하여 실험 추적 및 디버깅을 간소화합니다.
• 확장성: 클라우드 리소스(GPU, 다중 코어, 대용량 메모리)를 원활하게 활용하여 대규모로 함수를 실행합니다.
• 데이터 버전 관리: Metaflow는 단계별로 데이터를 흐르게 하고 그 과정에서 모든 버전을 관리하여 데이터 계통 및 재현성을 보장합니다.
• 쉬운 배포: 단일 명령으로 워크플로를 프로덕션에 배포하고 주변 시스템과 원활하게 통합합니다.
• 기존 인프라와의 통합: Metaflow는 기존 인프라, 보안 및 데이터 거버넌스 정책과 원활하게 통합됩니다.
• 다양한 클라우드 플랫폼 지원: AWS, Azure, Google Cloud 또는 Kubernetes에 Metaflow를 배포할 수 있습니다.

핵심 구성 요소

• Flow: 전체 ML 파이프라인을 나타내며 실행할 단계 순서를 정의합니다.
• Step: 데이터 전처리 또는 모델 학습과 같은 ML 파이프라인의 단일 단계를 나타냅니다.
• Task: 별도의 시스템에서 실행될 수 있는 단계의 실행 인스턴스입니다.
• Data Artifact: 단계에서 생성되고 후속 단계에서 사용되는 데이터 조각입니다. Metaflow는 이러한 아티팩트를 자동으로 버전 관리하고 추적합니다.
• Decorators: Metaflow는 데코레이터를 사용하여 단계 및 작업의 기능을 확장합니다. 예를 들어, @step 데코레이터는 함수가 흐름의 단계임을 나타내고, @parallel 데코레이터는 단계를 병렬로 실행해야 함을 나타냅니다.

Metaflow 사용 방법

1. 설치: pip를 사용하여 Metaflow를 설치합니다.

   pip install metaflow
   

2. Flow 정의: FlowSpec에서 상속되는 Python 클래스를 만들고 워크플로에서 단계를 정의합니다.
3. Flow 실행: run 명령을 사용하여 로컬에서 흐름을 실행합니다.
4. 클라우드로 확장: AWS, Azure 또는 Google Cloud와 같은 클라우드 플랫폼에 흐름을 배포합니다.

예제

Metaflow 흐름의 간단한 예는 다음과 같습니다.

from metaflow import FlowSpec, step

class MyFlow(FlowSpec):
    @step
    def start(self):
        print("Starting the flow")
        self.next(self.process_data)

    @step
    def process_data(self):
        print("Processing data")
        self.data = [1, 2, 3, 4, 5]
        self.next(self.train_model)

    @step
    def train_model(self):
        print("Training model")
        self.model = sum(self.data)
        self.next(self.end)

    @step
    def end(self):
        print("Flow finished")
        print("Model output:", self.model)

if __name__ == '__main__':
    MyFlow()

통합

Metaflow는 다음을 포함하여 널리 사용되는 데이터 과학 도구 및 플랫폼과 원활하게 통합됩니다.

• Python Libraries: 모델 및 비즈니스 로직에 Python 라이브러리를 사용합니다. Metaflow는 로컬 및 클라우드에서 라이브러리를 관리하는 데 도움이 됩니다.
• Data Warehouses: 데이터 웨어하우스에서 데이터에 액세스합니다. Metaflow는 단계별로 데이터를 흐르게 하고 그 과정에서 모든 버전을 관리합니다.
• Cloud Platforms: AWS, Azure, Google Cloud 또는 Kubernetes에 배포합니다. Metaflow는 Netflix에서 실전 경험을 쌓았습니다.

Metaflow 사용자

Metaflow는 최첨단 GenAI 및 컴퓨팅 비전에서 비즈니스 지향적인 데이터 과학, 통계 및 운영 연구에 이르기까지 다양한 프로젝트를 지원하는 수백 개의 산업 전반의 회사에서 사용됩니다. 주목할 만한 사용자는 다음과 같습니다.

• Netflix
• 23andMe
• CNN
• Realtor.com

최근 릴리스 하이라이트

Metaflow는 지속적으로 진화하고 있습니다. 최근 업데이트는 다음과 같습니다.

• Custom Decorators: 재사용 가능한 사용자 지정 데코레이터로 흐름을 구성합니다.
• uv Support: uv를 사용하여 개발에서 클라우드까지 종속성을 관리합니다.
• One-Click Local Development Stack: 원클릭으로 랩톱에 전체 Metaflow 스택을 설정합니다.
• Checkpointing Progress: 새로운 @checkpoint 데코레이터를 사용하여 장기 실행 모델 학습 및 기타 작업의 진행 상황을 검사합니다.
• Support for AWS Trainium: AWS Trainium에서 대규모 언어 모델 및 기타 생성형 AI 모델을 학습하고 미세 조정합니다.
• Real-Time, Dynamic Cards: 실시간으로 업데이트되는 카드로 관찰 가능한 ML/AI 시스템을 구축합니다.

사용 사례

Metaflow는 다음과 같은 광범위한 머신 러닝 및 데이터 과학 사용 사례를 해결합니다.

• Experimentation: 다양한 모델 및 데이터 처리 기술을 빠르게 반복합니다.
• Model Training: 복잡한 머신 러닝 모델을 대규모로 학습하고 평가합니다.
• Batch Prediction: 대규모 데이터 세트에 대한 예측을 생성합니다.
• Real-time Prediction: 실시간 애플리케이션에서 머신 러닝 모델을 제공합니다.

결론

Metaflow는 실제 ML, AI 및 데이터 과학 프로젝트의 개발, 배포 및 관리를 간소화하는 강력한 프레임워크입니다. 사용 편의성, 확장성 및 재현성에 중점을 두어 복잡한 워크플로를 효율적으로 구축하고 배포하려는 데이터 과학자와 ML 엔지니어에게 탁월한 선택입니다.