오프라인 대 온라인 ML 파이프라인: AI 확장의 핵심

이 글에서는 확장 가능한 AI 시스템 구축에서 오프라인 및 온라인 머신 러닝 파이프라인의 중요한 차이점을 강조합니다. 오프라인 파이프라인은 데이터 수집, ETL 및 모델 훈련과 같은 배치 처리를 담당하며, 온라인 파이프라인은 사용자에게 실시간 또는 거의 실시간으로 예측을 제공합니다. 이 글에서는 이러한 파이프라인을 분리하는 중요성을 강조하고, 요약 SLM을 미세 조정하기 위한 기능 파이프라인을 예로 사용합니다. ZenML과 같은 MLOps 프레임워크를 사용하여 재현 가능하고 추적 가능하며 확장 가능한 데이터 세트 생성 프로세스를 구축하는 방법을 설명합니다. 이 프로세스는 MongoDB에서 데이터를 추출하고 여러 단계로 처리한 후 최종적으로 Hugging Face에 게시합니다. 이러한 분리를 이해하는 것은 강력한 프로덕션 수준 AI 시스템을 구축하는 데 매우 중요합니다.