Research to Reality: Bringing Frontier ML Research to Production - Vaidas Razgaitis, Higharc
본 영상은 AI/ML 연구를 프로덕션 레벨의 기능으로 신속하게 전환하기 위한 세 가지 실용적인 전략을 제시합니다. 연구 결과의 가독성 확보, 모노 리포 기반의 모듈화된 코드베이스 구축, 그리고 연구 프로토타입의 체계적인 분해 및 코드 리뷰 계획 수립을 통해 팀의 개발 속도를 향상시키는 방법을 다룹니다.
핵심 요약
- 연구 결과의 가독성을 높이기 위해 '연구 프로토타입 분류(Research Prototype Taxonomy)' 문서를 활용하여 도메인 맥락, 비즈니스 목표, 타입 안전성, 지속성 계층, 시스템 아키텍처, 통합 및 분해 전략 등을 명확히 정의합니다.
- Python 기반의 모노 리포 내에서 각 연구 결과물을 잘 격리되고 완전히 분리된 마이크로서비스로 구성하며, API 계층, 비즈니스 로직, 데이터 계층으로 이루어진 단순한 계층형 아키텍처와 명확하게 문서화된 사양을 사용합니다.
- 연구 프로토타입을 프로덕션 코드베이스에 통합하기 전에 '분해 및 PR 검토 계획'을 수립하며, Graphite와 같은 도구를 사용하여 비동기적인 코드 리뷰를 통해 대규모 모놀리식 프로토타입을 세밀하게 분해하고 관련 전문가의 검토를 받습니다.
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