비즈니스 문제 이해
Proseware의 기계 학습 엔지니어는 많은 기술 관련자와 협업합니다. 당뇨병 분류 모델을 학습시킨 데이터 과학 팀과 함께 작업하는 것 외에도 모델을 사용할 웹 애플리케이션(실무자가 사용)을 담당하는 소프트웨어 개발자와 함께 작업합니다.
새 요구 사항에 맞게 웹앱은 시간이 지남에 따라 업데이트되며, 마찬가지로 시간이 지남에 따라 모델도 변경될 것으로 예상됩니다. 데이터 드리프트 또는 모델 성능 저하가 발생할 때마다 데이터 과학 팀은 모델을 수정하고 그에 따라 코드를 업데이트하라는 요청을 받게 됩니다.
모델을 변경해야 할 때마다 데이터 과학 팀은 모델을 실험, 테스트 및 패키지해야 합니다. 새롭고 향상된 모델로 작업하는 동안 웹앱으로 작업하는 실무자를 위한 안정적인 환경을 보장하기 위해 프로덕션의 모델은 변경되지 않은 상태로 유지되어야 합니다.
기계 학습 엔지니어는 데이터 과학자를 위한 기능 기반 개발을 설정하려고 합니다. 소스 제어의 분기를 사용하여 프로덕션 코드가 포함된 주 분기를 보호하고 데이터 과학자가 자신의 분기에서 안전하게 실험할 수 있도록 합니다.
기능 기반 개발을 설정하려면 다음을 수행합니다.
- 주 분기에 대한 직접 푸시를 차단합니다.
- 코드 업데이트가 필요할 때마다 끌어오기 요청을 사용합니다.
- 끌어오기 요청이 만들어질 때마다 코드 품질 검사를 트리거하여 코드를 자동으로 확인합니다.
- 변경 내용이 수동으로 승인된 경우에만 끌어오기 요청을 병합합니다.