미래형 기술이 주도하는 세상에서 기업들은 인공지능(AI)의 잠재력을 활용하기 위해 경쟁하고 있습니다. 하지만 문제는 AI 모델을 구축하는 것만으로는 더 이상 충분하지 않다는 점입니다. 진정한 마법은 이러한 모델을 어떻게 운영하느냐에 달려 있으며, 바로 여기서 MLOps가 등장합니다.
넷플릭스와 같은 기업이 어떻게 추천 콘텐츠를 지속적으로 개선하는지, 자율주행 자동차가 어떻게 실시간으로 업데이트되는지 궁금한 적이 있다면, 그 해답은 바로 여기에 있습니다. 이 개념을 이해하는 것은 엔지니어, 비즈니스 리더, 또는 AI가 일상 생활에 어떤 영향을 미치는지 궁금한 사람 모두에게 AI 기반 미래에서 성공하기 위한 핵심 요소입니다.
MLOps란 무엇인가요?
머신 러닝 운영의 줄임말인 MLOps는 머신 러닝 모델의 수명 주기를 간소화하는 것을 목표로 하는 프레임워크 또는 일련의 관행입니다. 데브옵스와 비슷하지만 머신 러닝(ML)을 위해 특별히 설계되었다고 생각하면 됩니다.
데이터 과학자, 소프트웨어 엔지니어, 운영팀 간의 협업을 통해 데이터 수집과 모델 훈련부터 배포와 모니터링에 이르는 전체 ML 워크플로우를 관리합니다. ‘머신 러닝 데브옵스’ 또는 ‘ML 라이프사이클 관리’와 같은 동의어 역시 이 개념의 본질을 포착합니다.
간단히 말해, 기업이 ML 모델이 실험실에서 잘 작동할 뿐만 아니라 실제 환경에서도 일관된 성능을 발휘하도록 보장하는 방법입니다.
MLOps 분석
MLOps는 도구, 프로세스 및 협업을 통합하여 전체 머신 러닝 수명 주기를 관리합니다. 팀이 실제 환경에서 모델을 개발, 배포 및 유지 관리할 수 있도록 도와줍니다. 다음은 주요 단계에 대한 분석입니다:
- 데이터 수집 및 준비: 원시 데이터의 수집과 정리를 간소화합니다. 이미지, 텍스트, 센서 등 다양한 소스의 대규모 데이터 세트를 처리합니다. 이를 통해 고품질 데이터를 일관되게 교육에 사용할 수 있습니다.
- 모델 개발: 데이터 과학자는 준비된 데이터를 사용하여 모델을 구축하고 훈련합니다. MLOps는 실험, 버전 관리 및 매개변수 조정을 지원합니다. 이를 통해 개발 중 효율성과 협업이 향상됩니다.
- 모델 검증 및 테스트: 모델 테스트를 자동화하여 정확성과 신뢰성을 확인합니다. 모델을 출시하기 전에 다양한 조건에서 모델이 제대로 작동하는지 확인합니다. 이를 통해 위험을 줄이고 일관성을 개선합니다.
- 모델 배포: 모델을 프로덕션 환경에 빠르고 안정적으로 배포할 수 있습니다. 클라우드 및 엣지 디바이스를 비롯한 다양한 플랫폼에 대한 패키징 및 배포를 자동화합니다. 이를 통해 수작업을 최소화하고 릴리스 주기를 단축할 수 있습니다.
- 지속적인 모니터링: 배포 후 MLOps 도구는 모델 성능을 실시간으로 모니터링합니다. 데이터 또는 정확도의 변화를 감지하고 필요할 때 재학습을 트리거합니다. 이를 통해 상황 변화에 따라 일관된 결과를 유지할 수 있습니다.
역사
MLOps라는 용어는 현대적으로 들릴 수 있지만, 그 뿌리는 2010년대 머신러닝의 등장으로 거슬러 올라갑니다. ML 도입이 증가함에 따라 모델을 비즈니스 프로세스에 통합하는 문제도 함께 증가했습니다.
| 연도 | 마일스톤 |
|---|---|
| 2010 | 머신 러닝은 이미지 인식과 자연어 처리(NLP)의 획기적인 발전과 함께 주목을 받고 있습니다. |
| 2015 | 데브옵스의 부상은 유사한 사례를 머신 러닝 워크플로에 통합하는 데 영감을 줍니다. |
| 2018 | “기업들이 간소화된 ML 배포의 필요성을 깨닫게 되면서 ‘MLOps’라는 용어가 만들어졌습니다. |
| 2021+ | MLOps의 도입이 대세가 되면서 Kubeflow, MLflow, TFX와 같은 도구가 이를 주도하고 있습니다. |
기존 소프트웨어 개발 관행에서 AI로의 전환을 통해 기업은 이전과는 전혀 다른 방식으로 AI를 확장할 수 있게 되었습니다.
유형
데브옵스에서 영감을 받은 MLOps
이는 기존 DevOps 관행, 특히 지속적 통합 및 지속적 배포의 원칙을 차용합니다. 머신 러닝 모델을 빌드, 테스트 및 배포하는 엔드투엔드 워크플로우를 자동화하는 데 중점을 둡니다. 팀은 소스 제어, 테스트 프레임워크, 배포 파이프라인을 사용하여 환경 전반에서 일관성을 유지합니다. 이 접근 방식은 높은 수준의 자동화와 운영 효율성이 필요한 조직에 가장 적합합니다.
클라우드 네이티브 MLOps
이를 위해 AWS, Google Cloud, Azure와 같은 플랫폼에서 제공하는 관리형 서비스를 활용합니다. 이러한 플랫폼은 데이터 저장, 교육, 배포 및 모니터링을 위한 기본 제공 도구를 제공합니다. 이 접근 방식을 통해 팀은 필요에 따라 리소스를 확장하고 인프라 관리를 간소화할 수 있습니다. 머신 러닝 운영에서 민첩성과 비용 효율적인 확장성을 원하는 조직에 이상적입니다.
엔터프라이즈 MLOps
이는 광범위한 머신 러닝 요구 사항과 엄격한 거버넌스 요건을 갖춘 대규모 조직을 위해 설계되었습니다. 여기에는 맞춤형 워크플로, 기존 엔터프라이즈 시스템과의 통합, 강력한 보안 제어가 포함되는 경우가 많습니다. 팀은 ML 파이프라인 전반에 걸쳐 세부적인 모니터링, 규정 준수 및 액세스 제어를 구현합니다. 이러한 유형의 MLOps는 의료, 금융, 보험과 같이 규제가 엄격한 산업에 적합합니다.
경량 MLOps
이는 최소한의 툴링과 빠른 반복에 초점을 맞춘 단순화된 접근 방식입니다. 기본 자동화 도구와 결합된 수동 단계가 포함되는 경우가 많습니다. 스타트업과 소규모 팀은 이 방법을 사용하여 큰 오버헤드 없이 신속하게 모델을 실험하고 배포할 수 있습니다. 다른 접근 방식보다 덜 강력하지만 리소스가 제한된 조직에 실용적인 시작점을 제공합니다.
| 유형 | 설명 | 최상의 대상 |
|---|---|---|
| 데브옵스에서 영감을 얻은 | CI/CD 파이프라인을 사용하여 ML 워크플로우 관리 | 대규모 운영 |
| 클라우드 네이티브 | 엔드투엔드 ML을 위한 클라우드 플랫폼 활용 | 확장 가능하고 유연한 솔루션 |
| 엔터프라이즈 | 복잡한 조직 전반의 ML을 위한 맞춤형 솔루션 | 대규모 기업 환경 |
| 경량 | 최소한의 설정으로 간단한 도구 및 사례 | 스타트업 및 소규모 기업 |
MLOps는 어떻게 작동하나요?
머신 러닝 라이프사이클의 모든 단계를 조정되고 자동화된 워크플로우에 통합하여 운영합니다. 데이터 과학자, 엔지니어, 운영 팀 간의 원활한 협업을 촉진하여 모델을 효율적으로 개발, 테스트, 배포 및 유지 관리할 수 있도록 지원합니다.
이 프로세스는 데이터 과학자가 Git 또는 데이터 버전 관리(DVC)와 같은 도구를 사용해 머신 러닝 모델을 구축하고 버전 관리하는 것으로 시작됩니다. 그런 다음 이러한 모델은 엔지니어링 팀에 전달되어 지속적인 통합 및 지속적인 배포(CI/CD) 파이프라인을 구현합니다. 이러한 파이프라인은 모델을 자동으로 테스트, 검증하고 프로덕션 시스템에 배포하는 역할을 담당합니다.
모델이 가동되면 운영팀은 실시간으로 성능을 모니터링합니다. 모델에 정확도 저하나 데이터 드리프트와 같은 성능 저하 징후가 나타나면 시스템에서 자동으로 재교육 절차를 시작할 수 있습니다. 이러한 모니터링, 업데이트, 재배포 주기를 통해 모델은 안정성과 확장성을 유지하고 진화하는 비즈니스 요구사항에 부합할 수 있습니다.
장단점
| 장점 | 단점 |
|---|---|
| ML 배포 속도를 높입니다. | 전문 도구와 기술이 필요합니다. |
| 팀 간의 협업을 개선합니다. | 구현하는 데 비용이 많이 들 수 있습니다. |
| 일관된 모델 성능을 보장합니다. | 시스템이 커질수록 복잡성이 증가합니다. |
MLOps는 상당한 이점을 제공하지만 도전 과제가 없는 것은 아닙니다. 조직은 관련된 노력과 비용 대비 이점을 비교 검토해야 합니다.
용도
추천 시스템
MLOps는 넷플릭스나 아마존에서 사용하는 것과 같은 추천 엔진의 개인화 기능을 향상시킵니다. 새로운 사용자 데이터를 재학습 파이프라인에 지속적으로 공급함으로써 시스템은 관련성과 정확성을 유지합니다. 이를 통해 개인의 선호도에 맞는 콘텐츠나 제품을 제공함으로써 사용자 만족도를 향상시킬 수 있습니다. MLOps는 이러한 개선 사항이 사용자 경험을 방해하지 않고 원활하게 배포되도록 보장합니다.
자율 주행
자율주행차 개발에서 MLOps는 센서와 카메라에서 발생하는 방대한 데이터 흐름을 관리합니다. AI가 새로운 도로 조건, 환경 또는 행동에 적응할 수 있도록 재교육 주기를 자동화합니다. MLOps를 사용하면 업데이트를 테스트하고 차량 전체에 안정적으로 배포할 수 있습니다. 이를 통해 안전성을 높이고 자율 주행 차량 기술의 혁신을 가속화할 수 있습니다.
의료 진단
MLOps는 이미지나 환자 기록에서 질병을 진단하는 데 도움을 주는 의료용 AI 도구를 지원합니다. 새로운 의료 데이터를 사용할 수 있게 되면 지체 없이 모델을 개선할 수 있습니다. 정확성을 유지하면서 데이터 규정을 준수할 수 있습니다. 병원은 더 빠른 진단과 더 나은 환자 치료 결과를 얻을 수 있습니다.
금융 분야 사기 탐지
금융 업계에서 MLOps는 업데이트된 머신 러닝 모델을 유지 관리하여 실시간 사기 탐지를 지원합니다. 이러한 모델은 자동화된 재학습을 통해 진화하는 사기 패턴에 빠르게 적응합니다. MLOps는 고가용성과 빠른 배포를 보장하여 오탐을 줄입니다. 기관과 고객 모두의 신뢰와 보안을 강화합니다.
전자상거래 개인화
이커머스 플랫폼은 제품 추천과 마케팅 제안을 개인화하기 위해 MLOps를 사용합니다. 클릭, 구매, 검색 행동과 같은 사용자 상호 작용을 통해 지속적으로 학습할 수 있습니다. MLOps는 모델 업데이트 프로세스를 자동화하여 고객에게 항상 가장 관련성이 높은 옵션이 표시되도록 합니다. 이를 통해 참여도를 높이고 매출을 높일 수 있습니다.
리소스
- Algomox: MLOps의 이해: 머신 러닝 간소화
- IBM: ModelOps로 AI 수명 주기 관리하기
- MDPI: MLOps에 대한 이해와 오픈 소스 도구 선택에 대한 레시피 제시
- Ciklum: 성공적인 적용을 위한 MLOps의 5가지 핵심 원칙
- AltexSoft: MLOps: 머신 러닝을 위한 데브옵스 방법
