MLOps란 무엇인가요? 머신 러닝 운영의 이해

MLOps는 머신러닝(ML) 모델의 구상부터 배포까지 전 과정을 효율적으로 관리하기 위해 개발된 활동 집합입니다.

DevOps의 원칙에서 영감을 받은 MLOps는 이러한 관행을 머신 러닝 솔루션을 개발, 배포 및 유지 관리하는 고유한 과제에 적용합니다. 데이터 과학자, ML 엔지니어, IT 전문가의 전문 지식을 결합하여 MLOps는 ML 시스템이 견고하고 확장 가능하며 실질적인 비즈니스 가치를 창출할 수 있도록 보장합니다.

MLOps는 데이터 과학의 실험적 특성과 기업 IT 및 DevOps 워크플로가 요구하는 체계성을 연결하는 핵심 역할을 합니다. 인공지능(AI)이 현대 비즈니스의 핵심 동력이 되면서, MLOps는 AI 솔루션을 효율적으로 확장하는 중요한 역할을 합니다. F5가 강력한 AI 인프라로 어떻게 MLOps 전략을 지원하는지 확인해 보세요.

ML 모델을 개발하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 진짜 어려움은 실제 운영 환경에서 이 모델들을 안정적으로 적용하는 데 있습니다. MLOps 없이 ML 모델을 관리하면 다음과 같은 문제들이 잦아 혼란스러워집니다. 

• 모델 드리프트: 기본 데이터 변화로 시간이 지날수록 모델 성능이 저하됩니다. 
• 자동화 부족: 모델 배포와 재교육을 위한 수작업 과정은 느리고 실수가 발생하기 쉽습니다. 
• 확장 과제 : 적절한 시스템이 없으면 증가하는 데이터 양이나 사용자 요구에 맞춰 ML 워크플로를 확장하기 어렵습니다. 

MLOps는 반복 가능한 워크플로를 자동화하고, 강력한 모니터링을 구현하며, ML 모델의 버전 관리를 개선하고, 기업 규모의 작업 부하를 처리할 수 있는 확장성을 갖춰 이러한 문제를 해결합니다. 

또한, AI 기반 시스템은 차세대 애플리케이션을 지원하는 "AI 팩토리"로 빠르게 진화하고 있습니다. MLOps를 도입하면 조직은 AI 개발을 최적화하고 운영 효율성을 높일 수 있습니다. 관련 블로그에서 AI 공장이 어떻게 비즈니스 프로세스를 새롭게 정의하는지 자세히 알아보세요.

머신 러닝 모델을 훈련하는 과정은 반복적이며, 새로운 데이터와 통찰력을 바탕으로 계속해서 개선됩니다. MLOps는 버전 관리 방식을 통해 이러한 반복 작업을 체계적으로 기록하여, 팀이 모델 변경 사항을 추적하고 비교하며 재현할 수 있게 합니다. ML 실험에 대한 명확한 계보를 제공함으로써, MLOps는 혼란을 방지하고 팀 간 협업을 원활하게 만듭니다.

기존 DevOps의 핵심인 CI/CD(지속적 통합 및 지속적 배포) 파이프라인이 MLOps를 통해 ML 워크플로에 맞게 새롭게 설계되었습니다. 배포 파이프라인은 코드 변경 사항을 통합하는 것뿐만 아니라, 검증 데이터 세트로 훈련된 모델을 테스트해 성능 지표를 충족하는지 확인한 후에야 새 버전을 프로덕션에 배포합니다. 이로써 제공 속도를 높이고 혁신을 촉진하는 동시에 모델 품질도 유지합니다.

ML 시스템은 데이터에 의존하며, 데이터 파이프라인 관리는 까다로운 작업일 수 있습니다. MLOps는 데이터 준비, 정제, 변환을 효율적으로 수행하는 도구와 실천법을 제공해, 모델 학습에 고품질의 입력 데이터를 보장합니다. 데이터 계보 추적과 피처 저장소 같은 핵심 데이터 엔지니어링 실천법은 일관되고 신뢰할 수 있는 데이터 파이프라인 구축을 돕습니다.

효과적인 모니터링 없이는 ML 모델의 동작을 예측할 수 없습니다. MLOps는 실시간 성능 추적, 드리프트 감지, 보안 모니터링 도구를 도입해 상황 변화에도 모델이 기대한 대로 작동하도록 적용합니다. 선제적 관측으로 다운타임을 줄이고, 엄격한 규제를 받는 산업 분야에서 규정 준수를 확실히 합니다.

MLOps는 DevOps에서 영감을 받았지만, ML 워크플로의 특성에 따라 중점이 다릅니다. 두 분야 모두 지속적인 통합, 자동화 테스트, 지속적인 배포를 실천합니다. 하지만: 

• 데이터 중심 vs. 코드 중심: MLOps는 학습 데이터셋과 모델 성능 관리를 주로 다루는 반면, DevOps는 코드 관리에 집중합니다. 
• 협업 팀: MLOps는 개발자, 데이터 과학자, ML 엔지니어, IT 팀 간에 긴밀히 협력해야 합니다. 
• 모델 반복: DevOps의 소프트웨어 버전 관리와 달리, MLOps는 입력 데이터와 알고리즘의 변경 사항을 반영하기 위해 데이터 세트, 모델 가중치 및 워크플로의 버전도 관리해야 합니다. 

AI 솔루션을 확장하려면 모델 배포뿐 아니라 사용자 수요 증가에 따라 지속 가능한 운영을 보장해야 합니다. MLOps는 Kubernetes 및 클라우드 서비스와 같은 플랫폼을 활용해 확장 가능한 인프라를 구축함으로써 이를 지원합니다. 또한 MLOps는 데이터 편향을 줄이고 강력한 보안 체계를 도입해 민감한 ML 시스템을 악용이나 데이터 유출로부터 이끌어내며 공정성과 거버넌스를 강화합니다. F5가 제공하는 기술을 통해 안전하고 확장 가능한 AI 솔루션 배포 방식을 확인해 보십시오.

MLOps를 도입하려면 자동화, 거버넌스, 클라우드 네이티브 인프라를 결합하는 전략이 필요합니다. 팀이 모범 사례를 채택하는 데 도움이 되는 몇 가지 단계가 있습니다: 

1. 자동화된 파이프라인: 모델 학습, 검증, 배포 과정을 처음부터 끝까지 자동화하세요. 
2. 거버넌스 : 규정 준수 표준을 시행하는 동시에 모델과 데이터 세트에 대한 버전 제어를 구축합니다. 
3. 클라우드 네이티브 및 컨테이너 기반 워크플로: Kubernetes 같은 기술을 활용해 확장성과 안정성을 갖춘 배포를 실현하세요. 
4. 기능 간 협업: 워크플로우와 도구를 정렬하여 데이터 과학팀과 DevOps팀 간의 협력을 강화하세요. 

MLOps의 성공은 적합한 도구를 활용하는 것에 달려 있습니다. 가장 인기 있는 프레임워크와 플랫폼은 다음과 같습니다:  

• 쿠버네티스: ML 시스템 배포를 위한 확장 가능한 인프라를 제공합니다. 
• MLflow : 실험을 추적하고, 모델을 관리하고, 프로덕션에 배포합니다. 
• 텐서플로우 확장(TFX): 머신 러닝 파이프라인을 배포하기 위한 포괄적인 플랫폼을 제공합니다. 

이 도구들을 결합하여 팀은 머신러닝 시스템을 효율적이고 정밀하게 구축, 배포, 모니터링할 수 있습니다. 

MLOps의 미래는 AI와 자동화의 급속한 혁신에 의해 형성되고 있습니다. 새로운 추세는 가벼운 모델을 배포하기 위해 AutoML(자동화 머신 러닝)과 서버리스 아키텍처를 더 널리 채택하는 방향으로 나아가고 있습니다. 또한 생성형 AI가 적용 범위를 넓혀감에 따라, MLOps 실무는 더 복잡한 파이프라인과 AI 의사결정에 필요한 데이터셋을 효과적으로 관리하도록 진화해야 합니다.