개발자를 위한 ‘MLOps’ 기본 개념 정리

요즘 AI 도입은 필수적이며, 모든 산업에서 업무 효율과 서비스 개선을 목표로 하고 있습니다. 그러나 AI 도입은 데이터 품질, 모델 관리, 인재 부족, 비용 등의 문제로 인해 어려움을 겪고 있습니다.

AI를 ‘돈 먹는 하마’라고 부르는 것이 농담이 아닐 만큼, 많은 기업이 투자의 수익률을 못내고 있습니다. 이는 MLOps의 필요성을 보여줍니다.

DevOps부터 살펴보자

DevOps는 개발과 운영을 통합하여 소프트웨어 개발을 효율적으로 만드는 방식을 제공합니다. CI/CD는 코드 통합 및 자동 배포를 통해 안정적인 배포를 가능하게 합니다. MLOps도 유사하게 머신러닝과 운영을 통합, CI/CD 개념을 포함합니다.

머신러닝 시스템의 기술 부채

MLOps는 2015년 Google의 논문에서 처음 논의되었으며, 머신러닝 시스템에서 발생하는 기술 부채의 해결 방안이 담겨 있습니다. 데이터 변화와 관리의 문제, 모델 배포의 수동적 처리 등이 기술 부채의 주된 원인입니다.

MLOps란?

MLOps는 ML과 운영의 통합으로, 지속적인 데이터 관리와 모델 학습, 배포를 자동화합니다. 이 과정은 데이터 수집, 분석, 라벨링, 모델 학습 및 평가로 이어집니다.

Google MLOps 살펴보기

Level 0은 수동적인 모델 운영으로, 업데이트가 잦지 않은 작은 환경에서 유효합니다. 그러나 모델이나 배포 규모가 늘어나면, 더 체계적이고 자동화된 프로세스가 필요합니다.

Level 1에서는 지속적 학습(CT)을 통해 모델 성능 저하 문제를 해결합니다. 모델 학습과 배포가 자동화되어, 연구원들이 최종 실험 코드를 프로덕션에 배포하게 됩니다.

MLOps는 ‘Silver Bullet’일까?

MLOps는 머신러닝 시스템의 효율적 개발과 유지관리를 위한 필수 요소로 자리잡고 있습니다. 그러나 복잡성, 비용, 기술적 어려움 등 해결해야 할 과제가 다수 존재합니다.

마치며

MLOps는 아직 발전 중인 분야로, 시스템의 복잡성과 운영 규모가 커질수록 초기 투자가 가져다주는 효율성과 경제성은 커질 것입니다. 지속적 성능 모니터링을 통해 변화하는 환경에 적응하는 것은 장기적으로 큰 이점이 될 것입니다.

<원문>

MLOps에 대해서 알아보자