머신러닝 모델은 데이터에서 가치를 추출하는 방식을 혁신했지만 대부분의 모델은 실험용 노트북에 머무르며 실제 운영 환경에 도입되지 못해 비즈니스 영향력을 발휘하지 못하는 경우가 많습니다.
MLOps란 무엇인가요?
MLOps(머신러닝 운영)란 머신러닝 모델을 구축하고 운영하는 과정을 위한 일종의 생산 라인 역할을 하는 일련의 실천 방법을 말합니다. 이 분야는 조직이 업무를 자동화하고 모델을 신속하게 배포할 수 있도록 도우며 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, IT 운영팀 등 머신러닝 파이프라인에 참여하는 모든 인력 간의 원활한 협업을 지원합니다.
MLOps라는 용어는 머신러닝과 DevOps(개발·운영 통합)의 원칙을 결합한 것으로, 소프트웨어 공학의 최선의 관행을 머신러닝 프로젝트에 적용하는 것을 의미합니다. 이를 통해 지속적 통합(CI)과 지속적 배포(CD) 방법론을 도입하여 데이터 과학 모델의 실행에 필요한 시간과 자원을 효율화하는 데 목적을 두고 있습니다.
결과적으로 MLOps는 머신러닝 제품을 만드는 모든 과정 단계에 자동화된 생산 라인을 구축합니다.
조직들은 운영 개선과 혁신을 위한 분석 가치가 담긴 방대한 데이터를 수집합니다. 인공지능의 한 분야인 머신러닝은 이 데이터를 활용해 숨겨진 패턴을 찾아내고 실질적 인사이트를 도출하는 알고리즘을 제공합니다.
그러나 머신러닝이 일상 업무에 점차 통합됨에 따라, 이러한 모델을 효과적으로 관리하는 일이 매우 중요해졌습니다. 이는 지속적인 모델 개선과 보다 깊이 있는 인사이트 확보를 보장하기 위함입니다.
머신러닝 운영(MLOps)이 필요한 이유는 무엇일까요?
과거에는 머신러닝(ML) 수명 주기 관리가 대규모 데이터셋을 요구하는 비즈니스용 애플리케이션 개발에 있어서 느리고 노동집약적인 과정이었습니다.
전통적인 머신러닝 개발 과정은 데이터 과학자의 많은 시간과 자원이 투입되며 여러 서로 다른 팀이 분리되어 작업하는 경우가 많아 협업의 어려움이 존재합니다. 머신러닝 워크플로우는 데이터 과학자가 문제에 적합한 질문을 던지고 해결하고자 하는 업무와 가장 관련성 높은 특징을 도출하는 데서 시작합니다. 초기 특징 세트가 정의되면 관련 데이터를 수집, 통합, 정제 및 레이블링하여 모델이 이를 학습하도록 준비해야 합니다.
그러나 모델을 개발하는 데이터 과학자와 이를 운영 환경에 적용하는 엔지니어 사이에는 종종 사고방식, 프로세스, 도구 생태계에서 큰 격차가 존재합니다. 각 팀이 독립적으로 움직이면서 협업에 제약이 생기곤 합니다.
MLOps는 이러한 문제들을 다음과 같이 해결합니다.
- 모델을 운영 환경에 신속하게 이전하는 과정의 복잡성 및 소요 시간을 줄일 수 있는 표준화된 워크플로우를 만듭니다.
- 데이터 과학, 개발, 운영 등 보통 분리되어 있는 팀 간의 협업과 커뮤니케이션을 강화합니다.
- 연구 개발과 인프라 전반 간 인터페이스를 효율화합니다.
- 특히 생산 환경에서 GPU 같은 전문 하드웨어를 효과적으로 운영할 방법을 제공합니다.
- 개발부터 운영 단계까지의 ML 인프라 및 계산 비용을 투명하게 파악하고 모니터링할 수 있도록 지원합니다.
- 거버넌스와 규제를 위해 ML 프로세스를 감사 가능하게 표준화합니다.
MLOps 및 기존 DevOps의 차이점은 무엇일까요?
DevOps는 전통적 소프트웨어 개발과 테스트, 배포를 빠르고 고품질로 수행할 수 있도록 개발팀과 운영팀의 협업 자동화를 중점에 둡니다. 반면 MLOps는 이런 원칙을 머신러닝 수명 주기에 맞게 확장 적용하여 데이터 관리, 모델 학습, 모니터링, 지속적 개선까지 포함합니다.
주요 차이점은 다음과 같습니다.
전통 소프트웨어는 결정론적 로직을 수행하는 데 반해 머신러닝 모델은 새로운 데이터에 따라 확률적 예측 결과가 변합니다. 따라서 테스트, 검증, 모니터링 방식이 달라야 합니다.
소프트웨어 코드는 버전 관리 및 배포가 주를 이루나, ML 시스템은 데이터, 모델, 코드 이 세 가지를 동시에 버전 관리해야 하므로 복잡도가 더 높습니다.
소프트웨어 오류나 인프라 장애가 주된 문제인 기존 앱과 달리, ML 모델은 생산 데이터와 학습 데이터 간 통계적 차이가 생기는 데이터 드리프트에 의해 보이지 않게 성능 저하가 발생할 수 있습니다.
DevOps는 빠른 반복과 배포에 집중하지만 MLOps는 광범위한 실험, 모델 검증, 성능 모니터링을 균형 있게 병행해야 합니다.
인프라 측면에서도 전통 소프트웨어는 CPU 및 저장 공간이 주로 필요하지만 ML은 대규모 데이터 처리와 모델 학습에 GPU와 TPU 같은 전문 하드웨어 및 분산 컴퓨팅 환경이 요구됩니다.
MLOps의 구성요소
데이터 수집 및 관리
머신러닝 인프라의 핵심은 데이터 수집 능력입니다. 다양한 출처로부터 모델 학습, 개선, 적용에 필요한 데이터를 안정적으로 수집하는 기능을 포함합니다.
이러한 도구들은 사전 복잡한 처리 없이 여러 시스템에서 데이터를 통합·저장할 수 있어 실시간 데이터를 효과적으로 활용하고 팀 간 데이터셋 공동 작업이 가능합니다.
머신러닝 워크플로우를 수행할 장소를 신중히 결정해야 하며 온프레미스와 클라우드 운영 요구사항이 다를 수 있습니다.
학습 단계에서는 운영 편의성과 비용을 주로 고려하며, 데이터 저장 시 관련 규제와 보안도 매우 중요한 요소입니다.
효과적인 자동화 MLOps 파이프라인은 모델 요구사항에 따른 적절한 저장 용량이 확보되어야 합니다. 대용량 데이터를 요구하는 모델일 경우 페타바이트(PB) 단위 저장공간이 필요할 수 있으며 이 저장소를 어디에 배치할지도 미리 결정해야 합니다.
특징 엔지니어링 및 선택
특징 엔지니어링은 머신러닝 개발 과정에서 매우 중요하며 원시 데이터를 머신러닝 알고리즘이 효과적으로 처리할 수 있는 형태로 변환하는 과정입니다.
강력한 특징 엔지니어링은 모델의 정확도와 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 특징 선택은 모델에 포함되는 예측 변수의 수를 조절하는 과정으로, 이는 모델 학습 난이도 및 이해도, 실행 효율에 영향을 줍니다.
자동화된 특징 선택은 래퍼(wrapper), 필터(filter), 임베디드(embedded) 등의 알고리즘 방법을 스크립트로 실행할 수 있습니다.
특징 저장소는 학습에 쓰이는 특징을 중앙에서 관리하는 역할을 하며, 여러 모델과 프로젝트에 걸쳐 특징의 일관성과 재사용성을 보장합니다. 이를 통해 각 팀이 최신의 가장 적합한 특징을 활용할 수 있도록 지원합니다.
모델 학습 및 선택 인프라
모델 선택은 성능, 복잡도, 유지보수 용이성, 리소스 등을 고려해 머신러닝 적용에 가장 적합한 모델을 결정하는 과정입니다.
학습 인프라는 최신 머신러닝 계산 수요를 지원해야 하며, 하드웨어 선택이 성능과 비용에 큰 영향을 미칩니다.
딥러닝 모델 학습에는 주로 GPU가 사용되고, 전통적인 머신러닝 모델에는 CPU가 활용됩니다. 대용량 데이터를 다룰 때는 NVIDIA RAPIDS 같은 프레임워크로 GPU 가속도 가능합니다.
적절한 하드웨어 리소스를 선택하는 균형이 필요합니다. 과소할 경우 비용은 적지만 시간이 오래 걸리고 효율성이 떨어지며, 과도할 경우 자원이 낭비됩니다.
머신러닝 파이프라인 자동화
다양한 도구가 스크립트와 이벤트 트리거를 기반으로 머신러닝 워크플로우의 여러 단계를 자동화합니다.
데이터 처리, 모델 학습, 모니터링, 배포 등이 파이프라인으로 운영되며, 팀원들은 고차원 작업에 집중할 수 있게 됩니다.
자동화에는 다음과 같은 핵심 요소가 포함됩니다.
- 하이퍼파라미터 최적화 : 랜덤 서치, 그리드 서치, 베이지안 최적화 등의 탐색 알고리즘이 사용됩니다.
- 모델 선택 자동화 : 최적 모델 후보를 결정합니다.
- 특징 선택 자동화 : 알고리즘적 방법으로 변수 집합을 개선합니다.
- 데이터 전처리 자동화 : 인코딩, 정제, 검증 등 기본 전처리 수행 후 하이퍼파라미터 및 모델 최적화가 이뤄집니다.
- 고급 전처리 자동화 : 특징 선택, 타겟 인코딩, 데이터 압축, 텍스트 내용 처리, 특징 생성 등의 작업도 포함됩니다.
머신러닝 모델 테스트 및 검증 프레임워크
머신러닝 모델 테스트는 학습 단계와 배포 단계를 잇는 도구 연동이 필수적입니다. 이 도구들은 모델을 수동으로 라벨링된 데이터셋에 적용하여 결과가 기대치에 부합하는지 확인합니다.
철저한 테스트 수행을 위해서는 다음이 필요합니다.
- 정성적 데이터와 정량적 데이터의 수집 및 분석
- 동일한 환경에서 여러 차례 학습 실행
- 오류 발생 위치를 정확히 식별할 수 있는 능력
머신러닝 테스트 환경을 마련하려면 데이터 분석, 모니터링, 시각화 도구를 인프라에 추가해야 합니다.
또한, 테스트 환경의 자동 생성 및 관리를 위한 시스템 구축도 필요합니다.
설치 과정에서는 통합 테스트를 수행하여 구성요소 간 충돌이나 테스트 결과에 악영향을 끼치는 오류가 없는지 점검해야 합니다.
모델 평가는 본 적 없는 데이터에서의 모델 성능을 측정하는 단계로, 실제 환경에서의 우수한 작동을 보장하는 데 매우 중요합니다.
평가 지표로는 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall), 공정성(Fairness) 등 다양한 척도가 사용됩니다.
이들 지표는 서로 다른 모델을 수치적으로 비교하고, 최적의 모델을 배포 대상으로 선정하는 근거가 됩니다.
배포 및 추론 인프라
배포는 모델을 서비스나 애플리케이션에 통합하도록 개발팀에 제공하는 최종 단계입니다. 머신러닝을 서비스로 제공하는 경우, 모델을 실제 운영 환경에 배포하여 사용자로부터 데이터를 받아 결과를 반환하는 과정도 포함됩니다.
대부분 MLaaS(머신러닝 서비스) 배포는 모델을 컨테이너화하여 진행합니다. 컨테이너화된 모델은 환경에 구애받지 않고 확장 가능하며 분산 서비스 형태로 전달할 수 있습니다.
컨테이너 오케스트레이션 플랫폼은 이들 컨테이너화된 ML 모델의 배포, 확장, 운영을 관리합니다.
배포 시에는 성능과 지연 시간 요구사항을 목표 위치의 하드웨어 사양과 적절히 조화시키는 것이 중요합니다.
빠른 응답 속도나 매우 낮은 지연 시간이 필요한 모델은 엣지 또는 로컬 인프라를 우선적으로 고려하고 저전력 로컬 하드웨어에 최적화해야 합니다.
다소 지연을 허용할 수 있는 모델은 필요에 따라 확장 가능한 클라우드 인프라를 활용하여 무거운 추론 워크플로우를 수행할 수 있습니다.
자동화 전략
자동화된 머신러닝(Automated Machine Learning, AutoML)은 모델 개발 과정에서 시간과 노력이 많이 소요되는 반복 작업들을 자동으로 수행하는 과정이라고 합니다. 이 과정은 데이터 과학자, 분석가, 개발자의 생산성을 높이고 데이터에 대한 전문 지식이 상대적으로 부족한 사람들도 머신러닝을 보다 쉽게 활용할 수 있도록 개발되었습니다.
머신러닝 자동화가 중요한 이유는 조직 내에서 머신러닝 모델을 학습시키고 구현하는 데 필요한 전문 지식 기반의 자원을 크게 줄일 수 있기 때문입니다. 이 덕분에 도메인 지식이 부족하거나 컴퓨터 과학 혹은 수학적 전문성이 낮은 조직에서도 효과적으로 머신러닝을 활용할 수 있습니다. 결과적으로 개별 데이터 과학자뿐 아니라 이들을 확보하고 유지하는 조직의 부담도 경감됩니다.
또한 AutoML은 전문가 데이터 과학자가 정립한 최선의 기법에 기반하여 개발되었기에 모델의 정확성과 인사이트를 향상시키고 오류나 편향의 가능성을 줄이는 데도 도움을 줍니다. AutoML 모델은 개별 개발자나 조직이 직접 최선의 기법을 구현하지 않아도 된다는 장점이 있습니다.
머신러닝을 위한 지속적 통합 및 배포
MLOps 환경에서 지속적 통합(CI)은 모델 개발 과정의 생성과 검증 단계를 포함합니다. CI의 목표는 코드를 작성하고 배포 전에 코드와 모델의 품질을 확인하는 것입니다. 이를 위해 다양한 샘플 데이터셋을 활용한 테스트가 수행되어 모델이 예상대로 작동하고 품질 기준을 충족하는지 검증합니다.
CI 과정에는 다음과 같은 작업이 포함될 수 있습니다.
- Jupyter 노트북에서 작성한 탐색적 코드를 Python 또는 R 스크립트로 리팩토링
- 누락되거나 오류가 있는 신규 입력 데이터 검증
- 엔드투엔드 파이프라인 내 단위 테스트 및 통합 테스트 수행
- Azure DevOps의 Azure Pipelines, GitHub Actions 같은 자동화 도구를 이용한 코드 린팅 및 단위 테스트 실행
지속적 배포(Continuous Delivery)는 모델을 안전하게 실제 환경에 배포하기 위한 일련의 절차를 말합니다. 첫 단계로, 모델을 개발 및 테스트 환경 같은 사전 프로덕션 환경에 패키징하여 배포합니다. 이때, 파라미터, 하이퍼파라미터 및 기타 모델 아티팩트의 휴대성이 유지되어야 하며 이는 특히 대형 언어 모델과 안정적 확산 모델에서 중요합니다.
모델이 단위 테스트와 품질 보증 테스트를 모두 통과하면 프로덕션 배포 승인 단계로 넘어갑니다.
지속적 배포(Continuous Deployment)는 승인된 모델을 수동 개입 없이 자동으로 배포하는 과정을 의미하며 코드 커밋부터 프로덕션 배포까지 완전 자동화된 파이프라인을 구축합니다.
모델 재학습 및 지속적 교육
MLOps가 기존 DevOps와 차별화되는 주요 특징 중 하나는 지속적인 재학습의 필요성입니다. 전통적인 소프트웨어가 명시적으로 업데이트되지 않는 한 정적인 상태로 유지되는 반면, 머신러닝 모델은 실제 환경 데이터의 통계적 특성이 변화함에 따라 시간이 지나면서 성능 저하가 발생할 수 있습니다.
자동화된 모델 재학습 시스템은 학습 데이터와 추론 데이터 간의 차이로 인한 모델 드리프트가 감지되면 알림을 생성하고 적절한 대응 조치를 자동으로 수행합니다. 이는 모델 성능 지표를 지속적으로 모니터링하고 성능이 허용 가능한 기준 이하로 떨어질 때 재학습 워크플로우를 자동으로 실행하도록 트리거하는 과정을 포함합니다.
재학습 워크플로우 자동화는 여러 요소를 균형 있게 관리해야 합니다. 팀은 모델 갱신 주기를 결정하고, 추론 요청 시간 관리 및 테스트와 품질 보증(QA)과 같은 생산 환경 특성을 고려해야 합니다. 이 과정에서 DevOps 원칙을 차용한 리포지토리 및 오케스트레이터 같은 CI/CD 도구를 활용하여 사전 프로덕션 파이프라인을 자동화하는 것이 일반적입니다.
모니터링과 관측
모델 성능, 데이터 품질, 인프라 상태를 지속적으로 모니터링하면, 문제가 프로덕션 시스템에 영향을 미치기 전에 선제적으로 식별하고 해결할 수 있습니다. 머신러닝 모니터링과 시각화는 워크플로우의 원활한 진행 여부, 모델 학습의 정확도, 그리고 모델 결과로부터의 인사이트 도출에 도움을 줍니다.
성능 모니터링 및 드리프트 감지
모델 모니터링은 프로덕션 환경 내 모델 성능을 지속적으로 점검하며 정확도 저하(accuracy drift), 편향(bias), 공정성 이슈 등의 문제를 조기에 발견해 모델의 유효성과 윤리적 신뢰성을 유지하는 데 기여합니다. 모니터링은 현재 성능을 관리함과 동시에 잠재적 문제를 미리 예측하는 역할을 수행합니다.
강력한 알림 및 통지 체계 구축은 모니터링 활동을 보완하는 필수 요소입니다. 해당 시스템은 성능 저하나 기타 문제 발생 징후를 조기 경고하여 데이터 사이언티스트와 엔지니어가 신속히 원인을 조사하고 대응할 수 있게 함으로써, 모델 성능과 최종 사용자 경험에 미치는 영향을 최소화합니다.
데이터 드리프트와 개념 드리프트
데이터 드리프트(Data drift)는 입력 데이터의 통계적 특성이 시간이 지남에 따라 변화하는 현상을 말하며, 개념 드리프트(Concept drift)는 입력 특징과 목표 변수 간 관계가 변하는 경우를 의미합니다. 두 경우 모두, 기본 코드가 변경되지 않아도 모델 성능 저하를 초래할 수 있습니다.
자동 드리프트 감지는 프로덕션 데이터 분포와 학습 데이터 분포를 비교하여 재학습이 필요한 시점을 식별하는 역할을 합니다.
인프라 및 자원 모니터링
모델 성능을 넘어서, 머신러닝 워크로드를 지원하는 기반 인프라를 모니터링하는 일이 필수적입니다. 여기에는 컴퓨팅 자원 활용도, 메모리 사용량, 저장 용량, 네트워크 성능 추적이 포함됩니다.
GPU 가속 워크로드의 경우, GPU 활용률, 메모리 상태, 온도 모니터링이 더욱 중요합니다.
자원 모니터링은 활용도가 낮은 자원을 식별하고 적절히 인프라를 확장하여 비용을 최적화할 수 있게 해줍니다. 또한, 용량 제약을 사전에 감지해 모델 서비스의 지연 시간이나 처리량에 영향을 미치기 전에 서비스 중단을 방지할 수 있습니다.
설명 가능성과 모델 거버넌스
머신러닝 모델이 점점 더 중요한 비즈니스 의사결정을 주도함에 따라, 모델 예측 결과를 설명할 수 있는 능력이 필수적입니다.
모델 설명 도구는 어떤 특징이 예측에 가장 큰 영향을 미치는지 파악하게 해줌으로써 디버깅, 검증, 규제 준수에 도움을 줍니다.
모델 거버넌스는 머신러닝 모델의 책임 있는 개발, 배포, 사용을 규정하는 정책과 가이드라인을 포함합니다.
이러한 거버넌스 체계는 공정성, 개인정보 보호, 규제 준수 등 윤리적 고려를 포함하여 모델이 윤리적이고 책임감 있게 사용되도록 보장하는 데 매우 중요합니다. 견고한 머신러닝 거버넌스 전략 수립은 위험을 완화하고 기술의 오남용을 방지하며, 머신러닝 프로젝트가 폭넓은 윤리적·법적 기준과 일치하도록 하는 데 필수적입니다.
MLOps를 위한 협업 워크플로우
MLOps는 데이터 과학자, 소프트웨어 엔지니어, IT 운영팀 간의 장벽을 허물어 원활한 소통을 강조합니다. 이를 통해 모든 참여자가 전체 프로세스를 이해하고 효과적으로 기여할 수 있도록 합니다.
협업 도구는 MLOps 파이프라인 내 다양한 이해관계자 간 커뮤니케이션과 지식 공유를 강화합니다.
데이터, 모델 및 코드의 버전 관리
Git과 같은 시스템을 사용하면 팀은 변경 내역을 체계적으로 관리하고 과거 버전으로 되돌릴 수 있으며, 여러 실험을 위한 브랜치 관리를 할 수 있습니다.
하지만 머신러닝 시스템에서는 기존 코드 중심의 버전 관리에 더하여 데이터와 모델까지 포함하도록 확장이 필요합니다.
데이터 버전 관리는 시간이 지남에 따른 데이터셋 변화를 추적하여 실험 재현성과 결과 추적을 가능하게 합니다. 모델 훈련 시 사용된 정확한 데이터 버전을 기록하는 것이 문제 해결과 결과 재현에 필수적입니다.
모델 버전 관리는 각 모델의 학습 하이퍼파라미터, 훈련 데이터 버전, 코드 버전을 포함해 다양한 학습 결과를 관리합니다.
이러한 포괄적인 버전 관리는 모델 성능을 비교하고 필요 시 이전 버전으로 롤백하며, 원시 데이터부터 배포된 모델까지 완전한 연계를 유지하는 데 도움을 줍니다.
머신러닝 프로젝트를 위한 애자일 기획
애자일 기획은 작업을 특정 기간의 스프린트 단위로 나누어 업무를 수행하는 방식입니다. 이를 통해 팀은 변화에 빠르게 적응하고 모델을 점진적으로 개선할 수 있습니다.
모델 훈련은 지속적인 과정일 수 있으므로, 애자일 기획은 프로젝트 범위 설정과 팀 내 협력에도 유리합니다.
Azure DevOps의 Azure Boards, GitHub 이슈와 같은 도구는 머신러닝 프로젝트에서 애자일 관리를 지원하며, 실험, 모델 반복, 배포 마일스톤을 추적하고 전사적 투명성을 유지하도록 돕습니다.
먼저 요청하신 영어 텍스트는 머신러닝 환경에서 인프라 관리, 프로덕션 운영의 도전과제, 컴퓨트 리소스 관리, 네트워크 인프라 중요성 등 MLOps 핵심 주제들을 다루고 있습니다.
ML 환경을 위한 인프라 코드
인프라 코드는 모델 학습, 배포, 서비스에 필요한 인프라를 반복적이고 자동화할 수 있게 지원합니다. 특히 머신러닝 시스템에서는 Azure, AWS, 구글 클라우드 같은 클라우드 리소스를 작업 유형에 맞게 코드로 정의하고 해당 코드를 저장소에서 관리합니다. 이로 인해 인프라에 대한 버전 관리가 가능해지고, 필요에 따라 자원 최적화, 비용 효율화, 성능 튜닝 변경이 용이해집니다.
또한 IaC는 개발, 스테이징, 프로덕션 환경 간 일관성을 보장하여 머신러닝 프로젝트에서 흔히 발생하는 ‘내 컴퓨터에서는 잘 작동하는데’ 문제를 크게 줄여줍니다.
프로덕션 단계의 도전과 해결책: 실제 적용 시 고려사항
머신러닝의 프로덕션화는 쉽지 않은 과제입니다. 머신러닝 수명 주기는 데이터 수집, 전처리, 모델 학습, 튜닝, 배포, 모니터링, 설명 가능성 확보 등 복잡한 여러 컴포넌트로 구성되어 있습니다.
또한 데이터 엔지니어링, 데이터 사이언스, ML 엔지니어링 등 여러 팀 간 협업과 업무 인수가 필수적입니다.
대규모 컴퓨팅 리소스 관리
머신러닝 워크로드의 연산 요구량은 수명 주기 단계별로 크게 다릅니다.
대규모 딥러닝 모델 학습은 수일에서 수주간 GPU 클러스터를 가동해야 할 수 있으며, 추론(인퍼런스) 단계는 초당 수천 건의 요청을 밀리초 단위 지연 시간 내에 처리해야 할 수도 있습니다.
MLOps 관행은 이러한 다양한 요구에 맞춰 컴퓨트 자원을 동적으로 할당하고 관리할 수 있도록 돕습니다.
- 자원 할당 자동화는 다음을 가능하게 합니다.
- 고가의 GPU 자원을 효율적으로 활용
- 변동하는 작업 부하에 대응한 자동 확장
- 스팟 인스턴스나 선점형 컴퓨트 활용을 통한 비용 최적화
- 네트워크 인프라의 중요성 및 고려사항
원활하고 안정적인 머신러닝 운영을 위해서는 네트워크 인프라가 필수적입니다. 모든 도구와 시스템이 원활하게 통신하고, 외부 소스와의 데이터 송수신에서 병목 현상이 없어야 합니다.
네트워킹 리소스가 요구사항을 충족하는지 확인하려면 현재 작업 중인 환경 전반을 고려하고, 처리 및 저장 능력과 네트워크 역량이 적절히 균형을 이루는지 신중하게 평가해야 합니다.
머신러닝 파이프라인의 보안 및 컴플라이언스
모델 학습과 적용에는 대량의 데이터가 필요하며, 이 데이터는 종종 민감하거나 매우 가치 있는 정보입니다. 빅데이터는 랜섬웨어 공격 또는 데이터 유출을 통한 불법 거래 등 악의적인 목적을 가진 공격자들에게 매력적인 대상이 됩니다.
또한, 모델의 목적에 따라 데이터가 부정하게 조작될 경우 심각한 피해로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, 자율주행차에서 객체 인식을 위해 사용되는 모델이 고의로 조작되어 사고를 유발한다면 그 결과는 매우 치명적일 수 있습니다.
머신러닝 인프라를 구축할 때는 다음과 같은 보안 요소를 반드시 포함해야 합니다.
- 이상 징후를 탐지할 수 있는 모니터링 기능
- 저장 중이거나 전송 중인 데이터에 대한 암호화
- 데이터를 안전하게 보호할 수 있는 접근 제어
또한, 팀은 자신들이 다루는 데이터에 적용되는 컴플라이언스 기준을 반드시 확인해야 합니다. 이에 따라 데이터 저장이나 처리의 물리적 위치 제한, 민감 정보 사용 전 비식별화 등의 조치를 취해야 할 수도 있습니다.
개발과 운영 간 피드백 루프 구축
중요한 피드백 루프를 마련하면 데이터 사이언스 팀은 모델 추론 성능을 지속해서 개선하는 동시에, 새롭게 업데이트된 모델이 애플리케이션 성능에 부정적인 영향을 미치지 않도록 할 수 있습니다.
이를 위해서는 모니터링 시스템, 실험 추적 플랫폼, 배포 파이프라인 간의 원활한 통합이 필요합니다.
모니터링 시스템이 성능 저하를 감지하면 자동으로 데이터 사이언스 팀에 알림을 전달하고, 필요할 경우 재학습 워크플로우를 시작해야 합니다.
재학습 결과는 현재 프로덕션 모델과 체계적으로 비교 평가되며, 새로운 모델이 성능이 미흡할 경우 롤백할 수 있어야 합니다.
성능 문제와 새로운 프로덕션 데이터는 데이터 사이언스 팀에 피드백되어 모델을 조정하고 개선할 수 있도록 지원합니다. 이후 업데이트된 모델은 운영팀에 의해 철저히 테스트된 후에 프로덕션 환경에 배포됩니다.
조직 내 MLOps 구현
조직의 MLOps 성숙도에 따라 구현 방식은 다르게 접근해야 합니다. MLOps 성숙도 단계를 이해하면 현재 상태를 정확히 파악하고 개선이 필요한 영역을 찾아낼 수 있습니다.
0단계: MLOps 미구현
대부분 조직이 이 단계에서 출발합니다. 모델은 수동으로 배포되고 데이터 사이언티스트가 개별적으로 관리하는 경우가 많습니다. 이런 방식은 비효율적이며 오류 발생 가능성이 높고, 프로젝트가 커질수록 확장도 어렵습니다.
1단계: ML 파이프라인 자동화
스크립트나 CI/CD 파이프라인을 이용해 데이터 전처리, 모델 학습, 배포 등 필수 작업을 기본적으로 자동화합니다. 이를 통해 프로세스의 효율성과 일관성을 확보할 수 있습니다.
2단계: CI/CD 파이프라인 통합
ML 파이프라인을 기존 CI/CD 파이프라인과 완벽히 연동하여 지속적 통합, 딜리버리, 배포가 가능해집니다. 과정을 매끄럽게 하며 빠른 반복 작업을 지원합니다.
3단계: 고급 MLOps
지속적 모니터링, 자동 모델 재학습, 자동 롤백 기능을 포함하며, 협업, 버전 관리, 거버넌스가 핵심 요소로 자리 잡습니다. 완전히 최적화되고 견고한 MLOps 환경을 구현하는 단계입니다.
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자주 묻는 질문
MLOps란 무엇인가요?
MLOps는 Machine Learning Operations의 약자로, 머신러닝과 DevOps 원칙을 결합해 머신러닝 모델을 자동으로 개발, 테스트, 배포 및 운영하는 일련의 실천 방법입니다. 데이터 과학자, ML 엔지니어, IT 운영팀 간의 협업과 워크플로를 효율화합니다.
MLOps와 DevOps는 어떻게 다른가요?
DevOps는 소프트웨어 개발, 테스트, 배포 자동화에 중점을 둡니다. 반면 MLOps는 머신러닝에 특화되어 데이터 버전 관리, 모델 학습, 데이터 변화 모니터링, 주기적 재학습 등의 요소를 포함합니다. 즉, MLOps는 ‘데이터, 모델, 코드’ 세 가지 상호작용 요소를 관리하는 것이 핵심입니다.
