일반 기능 저장소: ML 엔지니어링 유형 안전성 강화

전 세계 다양한 산업 분야의 프로덕션 환경에서 머신러닝(ML) 모델이 확산되면서 견고하고 신뢰할 수 있는 ML 엔지니어링 관행의 필요성이 강조되었습니다. ML 시스템이 더욱 복잡해지고 핵심 비즈니스 프로세스와 통합됨에 따라 훈련 및 추론에 사용되는 데이터의 품질, 일관성 및 무결성을 보장하는 것이 가장 중요합니다. 주요 과제 중 하나는 ML 모델이 학습하는 입력 변수인 기능을 관리하는 데 있습니다. 여기서 기능 저장소라는 개념이 최신 MLOps(Machine Learning Operations) 파이프라인의 중요한 구성 요소로 등장합니다. 그러나 이 영역에서 중요한 발전은 소프트웨어 엔지니어링에서 빌려온 개념인 유형 안전성을 강조하는 일반 기능 저장소의 채택으로, ML 개발에 새로운 수준의 엄격함을 제공합니다.

ML 데이터 관리의 진화하는 환경

전통적으로 ML 개발에는 맞춤형 데이터 파이프라인과 임시 기능 엔지니어링이 자주 사용되었습니다. 연구 및 실험에는 효과적이지만 프로덕션으로 이동할 때 일관성을 유지하고 확장하는 데 어려움이 있습니다. 데이터 세트는 훈련과 추론에 대해 다르게 전처리될 수 있으며, 이는 미묘하지만 해로운 데이터 드리프트 및 모델 성능 저하로 이어집니다. 이러한 '훈련-제공 스큐'는 ML 시스템의 신뢰성을 저해할 수 있는 잘 문서화된 문제입니다.

기능 저장소는 선별된 기능에 대한 중앙 집중식 버전 관리 저장소를 제공하여 이를 해결하는 것을 목표로 합니다. 이는 데이터 엔지니어링과 ML 모델 개발 간의 다리 역할을 하며 다음을 제공합니다.

• 기능 검색 및 재사용: 데이터 과학자가 기존 기능을 쉽게 찾고 활용하여 중복 작업을 줄이고 일관성을 높일 수 있습니다.
• 기능 버전 관리: 시간이 지남에 따라 기능에 대한 변경 사항을 추적할 수 있도록 하여 모델 동작을 디버깅하고 재현하는 데 중요합니다.
• 제공 기능: 실시간 추론을 위한 낮은 대기 시간 기능 액세스와 훈련을 위한 일괄 액세스를 제공합니다.
• 데이터 거버넌스: 기능 정의 및 메타데이터를 중앙 집중화하여 이해 및 규정 준수를 개선합니다.

이러한 이점은 상당하지만 종종 간과되는 중요한 측면은 저장되고 제공되는 데이터의 고유한 '유형'입니다. 전통적인 소프트웨어 엔지니어링에서 유형 시스템은 컴파일 시간 또는 런타임에 많은 일반적인 오류를 방지합니다. 예를 들어 문자열을 정수에 추가하려고 하면 일반적으로 오류가 발생하여 예기치 않은 동작을 방지합니다. 그러나 ML은 역사적으로 NumPy 배열 또는 Pandas DataFrames와 같은 비정형 데이터 구조에서 작동하는 경우가 많았으며, 유형 불일치가 조용히 전파되어 진단하기 어려운 버그로 이어질 수 있었습니다.

기능 저장소에서 유형 안전성 소개

기능 저장소의 컨텍스트에서 유형 안전성이라는 개념은 기능 저장소 내의 데이터가 수명 주기 전체에서 미리 정의된 유형 및 스키마를 준수하도록 보장하는 관행을 의미합니다. 이는 기능이 무엇인지 정의할 뿐만 아니라 각 기능이 나타내는 데이터의 종류(예: 정수, 부동 소수점, 문자열, 부울, 타임스탬프, 범주형, 벡터)와 잠재적으로 예상되는 범위 또는 형식을 정의한다는 의미입니다.

이 컨텍스트에서 일반 기능 저장소는 기본 구현 세부 사항에 관계없이 유형 제약 조건을 강력하게 적용하면서 다양한 프로그래밍 언어 및 ML 프레임워크에서 구성하고 활용할 수 있는 저장소입니다. 이러한 일반성은 광범위한 채택 및 상호 운용성을 촉진하는 데 중요합니다.

ML에 유형 안전성이 중요한 이유는 무엇입니까?

ML에서 특히 기능 저장소 내에서 구현될 때 유형 안전성의 이점은 다양합니다.

1. 버그 및 오류 감소: 유형 제약 조건을 적용하면 많은 일반적인 데이터 관련 오류가 개발 수명 주기의 초기 단계, 종종 기능 수집 또는 검색 프로세스 중에 모델 훈련 또는 더 나쁘게는 프로덕션 중에 포착될 수 있습니다. 예를 들어 기능이 1에서 5 사이의 숫자 등급이어야 하지만 시스템이 텍스트 문자열을 수집하려고 시도하면 유형 안전 시스템은 즉시 이를 표시합니다.
2. 데이터 품질 향상: 유형 안전성은 자동화된 데이터 유효성 검사의 한 형태 역할을 합니다. 데이터가 예상되는 형식 및 제약 조건을 준수하도록 보장하여 전반적인 데이터 품질을 향상시킵니다. 이는 잠재적으로 이질적인 여러 소스에서 데이터를 통합할 때 특히 중요합니다.
3. 모델 신뢰성 향상: 일관된 유형 및 형식의 데이터로 훈련된 모델은 프로덕션에서 안정적으로 수행될 가능성이 더 높습니다. 예기치 않은 데이터 유형은 모델 오류, 잘못된 예측 또는 충돌로 이어질 수 있습니다.
4. 더 나은 협업 및 검색 가능성: 명확하게 정의된 기능 유형 및 스키마를 통해 팀은 ML 프로젝트를 더 쉽게 이해하고 협업할 수 있습니다. 데이터 과학자가 기능을 검색할 때 예상되는 데이터 종류를 정확히 알 수 있으므로 모델에 더 빠르고 정확하게 통합할 수 있습니다.
5. 간소화된 디버깅: 문제가 발생하면 유형 안전 시스템은 유형 불일치를 나타내는 명확한 오류 메시지를 제공하여 디버깅 프로세스 속도를 크게 높입니다. 엔지니어는 모델이 왜 말도 안 되는 출력을 생성하는지 궁금해하는 대신 데이터 관련 이상을 신속하게 정확히 찾아낼 수 있습니다.
6. 고급 기능 지원: 강력한 유형 시스템이 있으면 기능 유효성 검사, 스키마 진화, 심지어 자동 기능 변환과 같은 개념을 보다 쉽게 관리할 수 있습니다.

일반 기능 저장소에서 유형 안전성 구현

일반 기능 저장소에서 유형 안전성을 달성하려면 다각적인 접근 방식이 필요하며 최신 프로그래밍 언어 기능과 강력한 데이터 유효성 검사 프레임워크를 활용하는 경우가 많습니다.

1. 스키마 정의 및 적용

유형 안전성의 핵심은 각 기능에 대한 잘 정의된 스키마입니다. 이 스키마는 다음을 지정해야 합니다.

• 데이터 유형: 데이터의 기본 유형(예: INT64, FLOAT64, STRING, BOOLEAN, TIMESTAMP, VECTOR).
• Nullable: 기능에 누락된 값이 포함될 수 있는지 여부.
• 제약 조건: 숫자 기능에 대한 최소/최대 값, 문자열에 대한 허용된 패턴(예: 정규식 사용) 또는 벡터에 대한 예상 길이와 같은 추가 규칙.
• 의미 체계: 엄밀히 말하면 '유형'은 아니지만 기능이 나타내는 것에 대한 설명적 메타데이터('고객 연령(년)', 'USD의 제품 가격', '사용자 상호 작용 횟수' 등)는 이해하는 데 중요합니다.

기능 저장소의 수집 파이프라인은 이러한 스키마 정의를 엄격하게 적용해야 합니다. 새 데이터가 추가되면 정의된 스키마에 대해 유효성을 검사해야 합니다. 이러한 규칙을 위반하는 데이터는 사전 정의된 정책(예: 격리, 로그 및 경고)에 따라 거부, 플래그 지정 또는 처리되어야 합니다.

2. 최신 프로그래밍 언어 기능 활용

ML에서 유비쿼터스인 Python과 같은 언어는 유형 힌트 기능을 크게 개선했습니다. 일반 기능 저장소는 이러한 기능과 통합할 수 있습니다.

• Python 유형 힌트: Python의 유형 힌트(예: int, float, str, bool, datetime, 벡터의 경우 List[float])를 사용하여 기능을 정의할 수 있습니다. 그러면 기능 저장소 클라이언트 라이브러리는 이러한 힌트를 사용하여 수집 및 검색 중에 데이터의 유효성을 검사할 수 있습니다. Pydantic과 같은 라이브러리는 풍부한 유형 정보를 사용하여 복잡한 데이터 구조를 정의하고 유효성을 검사하는 데 중요한 역할을 합니다.
• 직렬화 형식: Apache Arrow 또는 Protocol Buffers와 같이 유형 정보를 기본적으로 지원하는 직렬화 형식을 사용하면 유형 안전성을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 이러한 형식은 효율적이고 데이터 유형을 명시적으로 정의하여 교차 언어 호환성을 용이하게 합니다.

3. 데이터 유효성 검사 프레임워크

전용 데이터 유효성 검사 라이브러리를 통합하면 스키마 적용 및 제약 조건 확인에 대한 보다 정교한 접근 방식을 제공할 수 있습니다.

• Pandera: 스키마 정의가 있는 강력한 데이터 프레임을 쉽게 빌드할 수 있도록 하는 데이터 유효성 검사를 위한 Python 라이브러리입니다. 기능 저장소 수집 프로세스는 Pandera를 사용하여 저장하기 전에 들어오는 Pandas DataFrames의 유효성을 검사할 수 있습니다.
• Great Expectations: 데이터 유효성 검사, 문서화 및 프로파일링을 위한 강력한 도구입니다. 이를 사용하여 기능 저장소의 데이터에 대한 '기대'를 정의할 수 있으며 이러한 기대는 주기적으로 또는 수집 중에 확인할 수 있습니다.
• Apache Spark(대규모 처리용): 기능 저장소가 Spark와 같은 분산 처리 프레임워크에 의존하는 경우 Spark SQL의 강력한 유형 지정 및 스키마 추론 기능을 활용할 수 있습니다.

4. 일관된 데이터 표현

기본 유형 외에도 일관된 표현을 보장하는 것이 중요합니다. 예를 들어 다음과 같습니다.

• 타임스탬프: 모호성을 피하기 위해 모든 타임스탬프는 일관된 시간대(예: UTC)로 저장해야 합니다.
• 범주형 데이터: 범주형 기능의 경우 임의의 문자열보다 열거형 또는 미리 정의된 허용 값 집합을 사용하는 것이 좋습니다.
• 숫자 정밀도: 부동 소수점 수에 대한 예상 정밀도를 정의하면 부동 소수점 표현 오류와 관련된 문제를 방지할 수 있습니다.

5. 유형 인식 제공

유형 안전성의 이점은 기능 제공으로 확장되어야 합니다. ML 모델이 추론을 위해 기능을 요청할 때 기능 저장소는 모델의 예상과 일치하는 유형 일관된 방식으로 데이터를 반환해야 합니다. 모델이 기능을 부동 소수점으로 예상하는 경우 수동으로 구문 분석해야 할 수 있는 부동 소수점의 문자열 표현이 아닌 부동 소수점을 받아야 합니다.

일반 기능 저장소에 대한 과제 및 고려 사항

이점은 분명하지만 강력한 유형 안전성을 갖춘 일반 기능 저장소를 구현하는 데는 고유한 과제가 있습니다.

a) 언어 및 프레임워크 간의 상호 운용성

진정한 일반 기능 저장소는 다양한 프로그래밍 언어(Python, Java, Scala, R) 및 ML 프레임워크(TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, XGBoost)를 지원해야 합니다. 이러한 다양한 환경에서 원활하게 유형 안전성을 적용하려면 신중한 설계가 필요하며 종종 중간 언어에 구애받지 않는 데이터 형식 또는 잘 정의된 API에 의존합니다.

글로벌 예제: 다국적 금융 기관은 유럽에 Python 및 PyTorch를 사용하는 팀이 있고 북미에는 Java 및 TensorFlow를 사용하는 팀이 있을 수 있습니다. 유형 안전성을 갖춘 일반 기능 저장소를 사용하면 이러한 팀이 원활하게 기능을 제공하고 사용할 수 있으며 '고객 신용 점수'는 팀이 선호하는 스택에 관계없이 항상 일관된 숫자 유형으로 처리됩니다.

b) 복잡한 데이터 유형 처리

최신 ML에는 임베딩(고차원 벡터), 이미지, 텍스트 시퀀스 또는 그래프 데이터와 같은 복잡한 데이터 유형이 포함되는 경우가 많습니다. 이에 대한 유형을 정의하고 적용하는 것은 간단한 기본 요소보다 더 어려울 수 있습니다. 예를 들어 '유효한' 임베딩 벡터를 구성하는 것은 무엇입니까? 차원, 요소 유형(일반적으로 부동 소수점) 및 잠재적으로 값 범위가 중요합니다.

예: 전자 상거래 플랫폼은 제품 추천에 이미지 임베딩을 사용할 수 있습니다. 기능 저장소는 지정된 차원(예: VECTOR(128))으로 '벡터' 유형을 정의하고 해당 특정 차원 및 부동 소수점 유형의 벡터만 수집하고 제공해야 합니다.

c) 스키마 진화

ML 시스템과 데이터 소스는 진화합니다. 기능이 추가, 제거 또는 수정될 수 있습니다. 강력한 유형 안전 기능 저장소에는 기존 모델 또는 파이프라인을 손상시키지 않고 스키마 진화를 관리하기 위한 전략이 필요합니다. 여기에는 스키마 버전 관리, 호환성 계층 제공 또는 더 이상 사용 중단 정책 구현이 포함될 수 있습니다.

예: 처음에는 '사용자 참여 점수'가 간단한 정수일 수 있습니다. 나중에 더 미묘한 요소를 통합하고 부동 소수점이 되도록 개선될 수 있습니다. 기능 저장소는 이 전환을 관리하여 이전 모델이 정수 버전을 계속 사용하고 새 모델이 부동 소수점 버전으로 전환하도록 허용할 수 있습니다.

d) 성능 오버헤드

엄격한 유형 검사 및 데이터 유효성 검사는 특히 처리량이 많은 시나리오에서 성능 오버헤드를 유발할 수 있습니다. 기능 저장소 구현은 강력한 유형 안전성과 수집 및 제공 모두에 대한 허용 가능한 대기 시간 및 처리량 간의 균형을 유지해야 합니다.

해결 방법: 가능한 경우 일괄 유효성 검사, 컴파일 시간 검사 및 효율적인 직렬화 형식과 같은 최적화는 이러한 문제를 완화할 수 있습니다. 예를 들어 짧은 대기 시간 추론을 위해 기능을 제공할 때 사전 유효성 검사된 기능 벡터를 캐시할 수 있습니다.

e) 문화적 및 조직적 채택

엄격한 유형 안전성과 같은 새로운 패러다임을 도입하려면 문화적 변화가 필요합니다. 보다 유연하고 동적인 접근 방식에 익숙한 데이터 과학자와 엔지니어는 처음에 인지된 경직성에 저항할 수 있습니다. 포괄적인 교육, 명확한 문서 및 유형 안전성의 실질적인 이점(버그 감소, 더 빠른 디버깅)을 입증하는 것이 채택에 중요합니다.

글로벌 예제: 서로 다른 지역에 다양한 엔지니어링 팀이 있는 글로벌 기술 회사는 유형 안전성에 대한 교육이 문화적으로 민감하고 여러 언어로 또는 명확하고 보편적으로 이해할 수 있는 예제와 함께 쉽게 제공되도록 해야 합니다. 신뢰할 수 있는 ML 시스템을 구축한다는 공통 목표를 강조하면 참여를 촉진하는 데 도움이 될 수 있습니다.

유형 안전 일반 기능 저장소를 구현하기 위한 모범 사례

ML 운영에서 유형 안전성의 이점을 극대화하려면 다음 모범 사례를 고려하십시오.

• 명확한 정의로 시작: 기능에 대한 명확하고 모호하지 않은 스키마를 정의하는 데 시간을 투자하십시오. 유형뿐만 아니라 값의 의미와 예상 범위도 문서화하십시오.
• 수집 시 유효성 검사 자동화: 스키마 유효성 검사를 기능 수집 파이프라인의 필수 단계로 만드십시오. 스키마 위반을 중요한 오류로 취급하십시오.
• 클라이언트에서 유형 힌트 활용: 기능 저장소가 클라이언트 라이브러리를 제공하는 경우 언어별 유형 힌트를 완전히 지원하고 활용하여 정적 분석 이점을 제공하는지 확인하십시오.
• 데이터 유효성 검사 라이브러리 사용: 보다 정교한 유효성 검사 및 데이터 품질 검사를 위해 Pandera 또는 Great Expectations와 같은 도구를 워크플로에 통합하십시오.
• 데이터 형식 표준화: 가능한 경우 내부 표현 및 데이터 교환을 위해 Apache Arrow와 같은 표준화된 유형이 풍부한 데이터 형식을 사용하십시오.
• 스키마 버전 관리: ML 모델과 마찬가지로 기능 스키마를 버전 관리가 필요한 코드로 취급하십시오. 이는 변경 사항을 관리하고 재현성을 보장하는 데 중요합니다.
• 데이터 품질을 지속적으로 모니터링: 수집 외에도 프로덕션에서 기능 품질을 지속적으로 모니터링하십시오. 유형 불일치는 업스트림 데이터 소스 문제에서 발생할 수 있습니다.
• 팀 교육: 데이터 과학자와 ML 엔지니어에게 유형 안전성의 중요성과 유형 안전 기능 저장소의 기능을 활용하는 방법에 대한 교육 및 리소스를 제공하십시오.
• 일반적이고 확장 가능한 플랫폼 선택: 다양한 데이터 소스, 컴퓨팅 엔진 및 ML 프레임워크와의 통합을 허용하고 강력한 스키마 및 유형 관리를 명시적으로 지원하도록 설계된 기능 저장소 솔루션을 선택하십시오.

ML 엔지니어링의 미래: 일반성 및 유형 안전성을 통한 견고성

ML 시스템이 성숙해지고 전 세계 비즈니스 운영에 더욱 중요해짐에 따라 엔지니어링 엄격성에 대한 요구는 증가할 것입니다. 일반 기능 저장소는 유형 안전성을 수용하고 적용함으로써 이 목표를 달성하기 위한 중요한 단계를 나타냅니다. 이는 ML 개발을 기존 소프트웨어 엔지니어링의 확립된 모범 사례에 더 가깝게 이동시켜 복잡한 ML 파이프라인에 예측 가능성, 안정성 및 유지 관리성을 제공합니다.

일반적인 접근 방식에 초점을 맞춤으로써 이러한 기능 저장소는 광범위한 기술 및 팀에 걸쳐 적용 가능성을 보장하여 협업을 촉진하고 공급업체 종속을 줄입니다. 유형 안전성에 대한 강력한 강조와 결합하여 데이터 관련 오류를 방지하고 데이터 품질을 개선하며 궁극적으로 전 세계적으로 자신 있게 배포할 수 있는 보다 신뢰할 수 있고 강력한 ML 시스템을 구축할 수 있는 강력한 메커니즘을 제공합니다.

유형 안전 일반 기능 저장소를 구축하고 채택하는 데 대한 투자는 ML 이니셔티브의 장기적인 성공과 확장성에 대한 투자입니다. 이는 오늘날 데이터 중심 세계에서 ML을 효과적이고 책임감 있게 운영하는 데 진지한 모든 조직의 기본 요소입니다.