데이터 과학의 프로덕션 악몽에서 벗어나기: Marimo와 Bauplan을 이용한 Pythonic 솔루션

머신러닝 모델을 프로토타입에서 프로덕션 환경으로 배포하는 것은 여전히 데이터 과학자들에게 큰 어려움입니다. 기존 접근 방식은 취약한 Jupyter Notebook에 의존하거나 비용과 시간이 많이 드는 DevOps 인계에 의존했습니다. 이 기사에서는 Python 에코시스템 내에서 전체 워크플로를 유지함으로써 프로토타입에서 프로덕션으로의 원활한 전환을 가능하게 하는 Pythonic 도구인 Marimo와 Bauplan을 소개합니다. Marimo는 Jupyter의 유연성과 스크립트의 유지 관리 기능을 결합한 최신 오픈소스 노트북입니다. 반면 Bauplan은 내장된 데이터 버전 관리 및 선언적 환경을 갖춘 Pythonic 워크플로를 지원하는 클라우드 데이터 플랫폼입니다. 이러한 도구를 사용하면 데이터 과학자는 복잡한 리팩토링이나 팀 간의 협업 없이 노트북에서 프로덕션 환경으로 코드를 직접 배포할 수 있습니다. 이를 통해 프로덕션 프로세스가 크게 간소화되고 효율성이 향상됩니다.