AI / ML·

메가존클라우드·2024년

스노우파크 모델 레지스트리로 모델관리하기

메가존클라우드가 Snowpark ML의 모델 레지스트리 기능을 활용해 머신러닝 모델을 등록·버전 관리·추론 실행하는 실습 가이드를 정리한 글이다. 선형 회귀 모델을 예시로 세션 생성부터 모델 등록, 추론까지 워크플로우를 설명한다.

핵심 포인트

Snowpark ML 모델 레지스트리: 테이블 형태로 구현되어 데이터 분석가에게 친숙한 인터페이스로 모델 아티팩트와 메타데이터 관리
모델 등록 시 데이터베이스·스키마·모델 버전·샘플 입력 데이터를 함께 저장해 전처리 파이프라인 문서화
성능 지표와 코멘트를 모델 버전에 부착해 이터레이션 추적과 재현 가능한 배포 지원
선형 회귀 모델 예시: 세션 생성 → 모델 학습 → 성능 평가 → 레지스트리 등록 → 추론 실행
GA(Generally Available) 버전으로 출시되어 프로덕션 환경 사용 가능

상세 정리

Snowpark ML은 Snowflake 플랫폼 내에서 ML 워크플로우를 구현하는 Python 기반 프레임워크
모델 레지스트리는 Snowflake 테이블로 구현되어 SQL로도 접근 가능, 데이터 엔지니어와 ML 엔지니어 협업 용이
database_name: 모델 저장 데이터베이스 지정, schema: 모델 격리 네임스페이스로 환경별 관리 가능
샘플 입력 데이터(sample_input_data)를 등록 시 함께 저장해 모델이 어떤 입력 형태를 기대하는지 자동 문서화
버전별 메트릭(RMSE, R² 등)과 코멘트를 부착해 버전 간 성능 비교 가능
레지스트리에서 모델을 로드해 추론 실행 시 Snowflake 인프라에서 직접 처리, 데이터 이동 최소화
Snowpark의 장점: 학습 데이터가 이미 Snowflake에 있는 경우 데이터 이동 없이 동일 플랫폼에서 학습·서빙 가능

왜 읽나Snowflake 데이터 플랫폼에서 ML 모델을 체계적으로 버전 관리하고 배포하려는 데이터 엔지니어·ML 엔지니어에게 Snowpark ML 레지스트리의 실용적 사용법을 제공한다.

메가존클라우드 블로그

원문은 여기서 이어서 읽을 수 있어요

읽음 (0)

·takedown 요청

이 글과 비슷한