Embedding Amazon SageMaker AI MLflow Apps into a Custom Portal

소개

현대의 머신러닝(ML) 환경에서는 다양한 도구와 솔루션의 통합이 필수적입니다. 이 글에서는 Amazon SageMaker AI MLflow Apps를 커스텀 포털에 임베딩하는 방법을 소개합니다. 이를 통해 팀은 간편한 접근 관리를 통해 MLflow 실험 추적 인터페이스에 접근할 수 있게 됩니다. 본 포스팅에서는 React 프론트엔드와 Flask 리버스 프록시를 이용한 아키텍처와 배포 가이드, 그리고 보안 고려사항을 다루며, 손쉬운 자동화와 CI/CD 파이프라인 통합을 설명합니다.

본문

SageMaker AI MLflow Apps UI를 임베딩한 커스텀 포털 구축은 관리자가 데이터 과학자 및 팀원들에게 원활한 사용자 경험을 제공하는데 도움을 줍니다. 기본적인 구성 요소는 React 프론트엔드, Flask 리버스 프록시, 그리고 SageMaker MLflow 앱입니다. ALB(Application Load Balancer)는 사용자 요청을 EC2 인스턴스의 Flask 프록시로 전달하여 AWS SigV4 인증을 관리하여 보안 접속을 지원합니다.

여기서 팀원들은 단일 URL을 통해 다양한 MLflow 실험 데이터를 실시간으로 확인할 수 있으며, 매번 URL을 새로 고척하거나 임시 URL을 발급받을 필요가 없습니다. 또한, 포털은 CI/CD 파이프라인 및 자동화 스크립트와의 통합을 지원하며, 프로그램적으로 MLflow REST API와 상호작용하여 개발 효율성을 높입니다.

결론

React 기반의 대시보드와 Flask 리버스 프록시를 활용한 Amazon SageMaker AI MLflow Apps의 임베딩은 ML 인프라 팀에게 새로운 기회를 제공합니다. 사용자는 완전한 MLflow UI 경험을 즐기면서도 관리자 입장에서는 개별 사용자에 대한 콘솔 접근 권한 관리의 부담을 덜 수 있습니다. 이를 통해 자동화 프로비저닝 및 클린업을 가능하게 하여 운영 효율성을 크게 높일 수 있습니다. 더 구체적인 구현 방법은 관련 리포지토리를 복제하여 직접 배포해볼 수 있습니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-a-custom-portal-with-embedded-amazon-sagemaker-ai-mlflow-apps/