한글내용
(Korean Abstract) |
머신 러닝 개발자는 머신 러닝 오케스트레이션 플랫폼을 활용하여 머신 러닝 워크플로우의 자동화 및 관리를 진행하고, 보다 쉽고 빠르게 자신의 머신 러닝 모델을 개발 및 배포할 수 있다. 현존하는 머신 러닝 오케스트레이션 플랫폼의 수는 10 개 이상이고, 각각 특징과 지원하는 환경이 달라 머신 러닝 개발자는 자신의 상황에 맞는 플랫폼을 선택하는데 어려움을 겪는다. 따라서, 본 논문은 여러 머신 러닝 오케스트레이션 플랫폼을 크게 1) 지원하는 워크플로우의 태스크 종류, 2) 리소스 관리 및 스케줄링 지원여부, 3) 모델의 하이퍼파라미터 튜닝 지원여부로 세가지 항목으로 비교 및 분석한다. 특히, 오픈소스 머신 러닝 오케스트레이션 플랫폼 중 누적 GitHub Star 개수 기준 상위 3개의 플랫폼을 각각 분석하고 비교한다. |
