치료비 예측 모델 파이프라인

• 반려동물 건강정보를 기반으로 보험청구비를 예측하는 머신러닝 모델 파이프라인입니다.
• 모델학습에 부족한 데이터량을 점진적으로 보완하기 위해 재학습 파이프라인을 구성하였습니다.

Getting started

docker-compose up

시스템 구성도

• Backend Server

  • /inference : 건강정보를 인풋으로 받아 보험비 예측 결과를 반환합니다.
  • /statistics : 보유중인 데이터를 분석하여, 해당 견종의 연령별 자주 걸리는 질병명을 반환합니다.

• Monitoring Server

  • DB서버에 새로 기록된 데이터를 모니터링합니다.
  • DB서버의 특정 조건이 충족될 시, 재학습을 요청함.
    • 요청 방식
      1. /train 엔드포인트를 backend server쪽에 만들어 처리하게 한다.
      2. k8s를 활용하여 새로운 pod를 띄워 재학습을 진행한다.

• DataPipeline

  • DB에서 데이터를 불러오고, 새로운 모델을 학습한다.

• Experiment Tracking Server

  • 실험 결과를 시각적으로 확인한다.

• ML Inference Server

  • Backend Server의 inference요청을 전달받아, 추론을 진행한다. deployment를 통해 새로운 모델 웨이트 배포 시, 롤링 업데이트를 통해 반영된다.