소개

머신러닝 프로젝트를 개발하고 배포하는 과정은 여러 단계로 구성됩니다. 이러한 단계들을 효율적으로 관리하고 자동화하기 위해 Azure Machine Learning Pipelines를 사용할 수 있습니다. Azure Machine Learning Pipelines는 파이썬 기반의 워크플로우 개발을 위해 사용되는 플랫폼입니다.

Azure Machine Learning Pipelines란?

Azure Machine Learning Pipelines은 머신러닝 워크플로우를 구성하고 실행하기 위한 풍부한 기능을 제공하는 Azure 서비스입니다. 이를 통해 데이터 전처리, 모델 학습, 평가 및 배포 단계 등을 자동화하고 관리할 수 있습니다.

파이썬을 사용한 개발

Azure Machine Learning Pipelines은 파이썬 기반의 개발 환경을 제공합니다. 따라서 파이썬으로 머신러닝 모델을 개발하고 Azure Machine Learning Pipelines를 사용하여 이를 자동화할 수 있습니다.

예를 들어, 데이터 전처리, 특징 추출, 모델 학습 및 평가 단계를 파이썬 스크립트로 작성할 수 있습니다. Azure Machine Learning Pipelines는 이러한 단계들을 하나의 워크플로우로 구성하고 실행할 수 있습니다.

from azureml.core import Workspace, Experiment
from azureml.pipeline.core import Pipeline
from azureml.pipeline.steps import PythonScriptStep

# Azure Machine Learning 작업 영역 및 실험 생성
ws = Workspace.from_config()
experiment = Experiment(workspace=ws, name='ml-pipeline')

# 파이썬 스크립트 단계 생성
preprocess_step = PythonScriptStep(script_name='preprocess.py', source_directory='./scripts',
                                   arguments=['--input-data', 'data.csv'],
                                   compute_target='cpu-cluster',
                                   runconfig=python_run_config,
                                   allow_reuse=True)

# 워크플로우 정의
pipeline = Pipeline(workspace=ws, steps=[preprocess_step])

# 워크플로우 실행
run = experiment.submit(pipeline)

위 코드는 Azure Machine Learning Pipelines를 사용하여 데이터 전처리 단계를 파이썬 스크립트로 정의하고 실행하는 예시입니다. preprocess.py라는 스크립트를 실행하며, 입력 데이터로 data.csv를 사용하고, cpu-cluster이라는 컴퓨팅 대상에서 실행합니다.

결론

Azure Machine Learning Pipelines와 파이썬을 사용하면 머신러닝 워크플로우를 효율적으로 개발하고 실행할 수 있습니다. Azure Machine Learning Pipelines의 다양한 기능을 사용하여 데이터 전처리, 모델 학습, 평가 및 배포 단계를 자동화하면서 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.