[MLOps란] MLOps 없이 AI 모델을 운영할 수 있을까?

AI를 중심으로 모든 산업이 변화되고 있습니다. AI 덕분에 반복적이고 수동적인 작업들이 자동화 되었고, 현장 상황을 고려한 맞춤형 AI 모델을 개발하고 적용하려는 기업들이 늘어나고 있습니다.
하지만 AI 모델은 데이터 품질, 모델 학습 과정, 하드웨어 리소스 등 다양한 변수에 영향을 받아, 현장에 적용하기 위해서 어떻게 효율적으로 활용할 수 있는지 다양한 사용 방안을 모두 고려해야 하는데요, 기업들은 이렇게 복잡한 과정을 어떻게 효율적으로 관리하고 최적화할 수 있을까요?
그 해답은 바로 ‘MLOps’에 있습니다. MLOps는 머신러닝과 운영의 결합으로, 복잡한 프로세스를 자동화하고 표준화하여 기업들이 더 빠르고 안정적으로 AI 모델을 개발할 수 있도록 지원하며, 지속적인 모델 업데이트를 통해 AI 모델의 신뢰성과 정확성을 높여주는데요.
안정성 높은 AI 모델을 운영하기 위해 MLOps가 왜 필요한지, 그리고 이를 도입함으로써 어떤 이점을 얻을 수 있는지 지금부터 자세히 살펴보겠습니다.
MLOps란 무엇인가?

MLOps는 ‘Machine Learning Operations’의 약자로, AI 모델의 개발, 배포, 운영을 자동화하고 지속적으로 최적화하는 방법론입니다.
AI 모델은 시간이 지남에 따라 데이터 분포의 변화나 새로운 패턴의 등장으로 인해 기존 모델이 이를 충분히 반영하지 못하고 성능이 저하되는 문제가 발생할 수 있습니다.
또한, 학습 데이터가 불완전하거나 불균형할 경우 특정 클래스를 정확히 인식하지 못하는 문제가 발생할 수 있으며, 여러 버전의 모델이 동시에 개발되면 실험 결과의 일관성이 부족해 재현성이 낮아지는 상황이 생길 수 있습니다.
이러한 문제를 방지하고 AI 모델의 성능을 안정적으로 유지하기 위해서는 지속적인 모니터링과 주기적인 업데이트가 필요한데요.
MLOps는 이러한 문제를 해결하기 위해 AI 모델의 개발, 배포, 운영을 자동화하고 최적화하는 체계를 구축합니다.
모델 모니터링, 자동 재학습, 성능 검증, 배포 자동화 등의 기능을 통해 AI 모델이 실시간 데이터와 변화하는 환경에 적응하고 최상의 성능을 유지할 수 있도록 관리하는 것이 MLOps의 핵심 역할입니다.
AI의 발전에 따라 MLOps의 중요성이 더 커지는 이유

AI 기술이 발전할수록 모델의 구조는 더욱 복잡해지고, 처리해야 할 데이터의 양과 다양성 또한 폭발적으로 증가하고 있습니다.
특히, 대규모 데이터를 활용한 고성능 모델 학습과 실시간 추론을 위해서는 자동화된 워크플로우(데이터 준비, 모델 선택, 평가 방법 등), 효율적인 모델 관리, 그리고 신속한 피드백 체계가 필수적인데요.
이러한 환경에서 AI 시스템을 확장하는 ‘스케일업(Scale-up)’과 운영 효율성을 극대화하는 MLOps의 역할이 점점 더 중요해지고 있습니다.
실시간 모니터링과 재학습 자동화를 통한 통한 AI 품질 개선
MLOps의 핵심은 개발 주기의 가속화와 지속적인 운영을 통해 AI 모델의 품질을 안정적으로 유지하는 것입니다.
실제 환경에서는 AI 모델을 사용하더라도 예상과 다른 결과를 도출할 수 있기 때문에, 실시간 모니터링과 재학습 과정을 통한 지속적인 품질 개선이 필요합니다.
MLOps는 이러한 과정들을 자동화하여, AI 모델이 변화하는 환경에 빠르게 적응하고 높은 신뢰도로 운영될 수 있도록 지원합니다.
이해를 돕기 위해 의료 분야를 예로 들어보겠습니다. 의료 분야에서 AI를 활용한다면, CT 이미지 분석을 통해 높은 정확도로 암 환자를 판별하는 것이 중요합니다. 이를 위해서는 고품질 데이터와 정확한 라벨링이 필수적이며, 초기 학습 데이터뿐만 아니라 지속적인 데이터 업데이트가 이루어져야 하는데요.
MLOps는 데이터가 새롭게 추가되면 실시간 모니터링과 예측 성능 평가를 통해 모델의 성능 저하를 감지하고, 필요한 경우 재학습을 진행합니다. 이를 통해 최신 데이터를 반영한 지속적인 성능 개선이 가능해지며, 의료 AI의 정확성과 신뢰성을 지속적으로 유지할 수 있습니다.
다양한 기능을 활용한 부서 간 원활한 협업 지원
MLOps는 다양한 기능을 통해 데이터 과학자, 엔지니어, 운영 팀 간의 원활한 협력을 도와줍니다.
버전 관리 시스템을 통해 각 팀원들은 동일한 환경에서 코드 및 모델 버전의 변경 사항을 추적하고 쉽게 공유할 수 있고, 높은 정확도와 성능으로 실험을 재현할 수 있게 도와주어 실험의 일관성을 보장합니다.
또한, AI 워크플로우 과정들을 자동화하여, 사람의 개입 없이도 반복 작업을 효율적으로 처리되도록 도와주어 각 팀원들은 별도의 추가 작업 없이 모델 훈련 및 배포 파이프라인을 통해 개발 속도를 높이고 오류를 최소화할 수 있습니다.
그리고 모델 학습 및 배포 과정에서 발생하는 로그 데이터를 관리하여 각 팀원들은 문제를 사전에 식별하고 수정할 수 있어 신속한 원인 파악과 해결책을 제시할 수 있습니다.
이러한 기능들을 통해 MLOps는 AI 모델을 활용하는 부서간 협업이 원할하도록 지원하는데요. 어떻게 이렇게 다양한 상황에 AI 모델을 최적화할 수 있을까요? MLOps이 제공하는 주요 기능에 대해 알아보겠습니다.
AI 모델 최적화를 위한 MLOps의 주요 기능들

MLOps는 Kubeflow, MLflow, GitHub Actions, AutoML 등의 도구를 활용해 상황에 맞는 자동화 시스템을 제공하며, 최적화된 AI 모델을 운영할 수 있도록 지원하는데요. 각 도구는 어떤 역할을 하고 어떤 특징을 가지고 있는지 지금부터 하나씩 알려드리겠습니다.
Kubeflow를 활용한 안정적인 AI 모델 운영
Kubeflow는 데이터 수집, 전처리, 모델 학습, 평가, 배포 등 AI 개발의 모든 단계를 하나의 파이프라인으로 연결하여 MLOps 워크플로우를 자동화하고 효율적으로 관리할 수 있도록 지원합니다.
이를 통해 모델 개발부터 배포까지의 전 과정을 통합적으로 운영할 수 있어, AI 모델을 더욱 안정적이고 효과적으로 관리할 수 있습니다.
MLflow를 통한 효과적인 추적과 관리
MLOps는 AI 성능 최적화를 위해 데이터, 모델, 코드 등의 버전 관리와 추적을 중요시하는데요.
MLflow를 활용하면 실험 과정을 기록하고 모델의 변화 과정을 명확히 관리할 수 있어 재현성을 보장하고, 문제 발생 시 원인 분석을 용이하게 합니다.
MLflow는 실험 추적, 모델 버전 관리, 프로젝트 관리 등을 통합적으로 지원하여 AI 프로젝트의 신뢰성을 높이는 핵심 요소로 작용합니다.
이를 통해 모델 개발과 배포 과정에서 발생할 수 있는 다양한 변경 사항을 효과적으로 추적하고 관리할 수 있습니다.
GitHub Actions를 활용한 CI/CD 자동화
GitHub Actions는 워크플로우 자동화를 통해 CI/CD 파이프라인을 효율적으로 관리하며, 코드 변경이 있을 때마다 자동으로 테스트, 빌드, 배포가 이루어져 안정적인 모델 업데이트가 가능하도록 지원하는데요.
GitHub Actions를 통해 모델 업데이트 시 자동으로 테스트와 배포를 수행하는 시스템을 구축할 수 있어 빠른 피드백을 제공과 함께 새로운 기능이나 수정 사항을 신속히 반영할 수 있습니다.
AutoML를 사용한 실시간 모니터링과 재학습 자동화
AI 모델은 배포된 후 시간이 지나면 데이터의 변화나 환경의 변화로 인해 모델 성능이 떨어질 수 있습니다.
AutoML은 이런 성능 저하를 자동으로 감지하고, 필요할 경우 모델을 재학습하여 성능을 최적화하요, 배포된 모델의 성능을 실시간으로 모니터링하고 필요에 따라 자동으로 재학습을 수행하는 기능을 지원합니다.
개발자는 데이터와 목표만 제공하면, AutoML이 적합한 알고리즘을 선택하고, 최적의 모델을 찾아내는 과정을 자동화하는데요.
이로 인해, 머신러닝에 대한 깊은 전문 지식이 없어도 모델을 개발할 수 있고, 지속적으로 높은 성능을 유지할 수 있게 도와줍니다.
MLOps가 실행되기 위한 MLOps의 핵심 구성 11가지

MLOps가 제대로 실행되기 위해서는 실험, 데이터 처리, 모델 학습, 모델 평가, 모델 서빙, 온라인 실험, 모델 모니터링, 머신러닝 파이프라인 등의 11가지 기능이 체계적으로 설계되고 구성되어야 합니다.
MLOps의 11가지 기능
1) 실험 기능(Experimentation): 각 기능은 데이터를 분석하고 프로토타입 모델을 생성하여 학습 기능을 구현합니다.
2) 데이터 처리(Data Processing): 머신러닝 모델에 필요한 학습 데이터를 생성합니다.
3) 모델 학습(Model Training): 알고리즘을 효율적으로 실행하여 모델을 학습시킵니다.
4) 모델 평가(Model Evaluation): 개발 환경과 실제 환경에서 모델의 성능을 평가하고 관찰합니다.
5) 모델 서빙(Model Serving): 개발 환경의 모델을 실제 환경에서 사용하기 위해 학습 완료된 모델을 배포합니다.
6) 온라인 실험(Online Experimentation): 새로운 모델의 성능을 실제 환경에서 검증합니다.
7) 모델 모니터링(Model Monitorming): 실제 환경에 배포된 모델이 정상적으로 동작하고 있는지 모니터링합니다.
8) 머신러닝 파이프라인(Machine Learning Pipeline): 머신러닝 학습과 추론 작업을 자동화하여 구성하고 제어합니다.
9) 모델 저장(Model Repository): 머신러닝 모델의 워크플로우를 관리하고 저장합니다.
10) 데이터 세트 & 특징 저장(Dataset & Feature Repository): 모델에 사용된 데이터에 대한 공유, 검색 및 재사용을 지원합니다.
11) 메타 데이터 & 산출물 추적(Metadata & Artifact Tracking): 가공되지 않은 원본 데이터와 모델의 산출물을 추적하고 관리합니다.
MLOps는 위의 단계를 통해 모델 개발부터 배포 및 운영 과정까지 모든 단계에서의 효율적인 관리와 최적화를 가능하게 합니다.
MLOps의 실제 도입 사례,
기업들은 MLOps를 어떻게 활용할까?

영국의 4대 은행 중 하나인 낫웨스트(NatWest)는 MLOps 도입을 통해 데이터 활용과 모델 운영의 효율성을 크게 개선했습니다.
도입 전, 인력, 프로세스, 데이터, 기술 측면에서 여러 문제가 있었습니다. 각각의 요소는 갖추고 있었지만, 유기적으로 연결되지 않아 개별적으로 운영되면서 업무 효율성이 저하되었습니다.
조직 확장과 기술 파편화로 인한 협업 및 생산성이 저하된 낫웨스트
직원들은 클라우드 사용에 대한 학습 지원이 부족했고, 소프트웨어 개발에 충분한 시간을 확보하기 어려워 업무 생산성이 낮았습니다.
조직이 확장되면서 데이터 과학자와 엔지니어 간 협업이 원활하지 않았고, 부서 간 데이터 공유와 접근성에도 한계가 있었습니다.
또한, 기술 스택이 파편화되면서 시스템 간 호환성이 떨어지고 유연성이 부족해지는 문제가 발생했습니다.
MLOps를 통한 데이터 활용과 운영 효율 극대화
MLOps 도입 후, 은행 업무에 필요한 데이터를 각 팀이 공통적으로 활용할 수 있도록 파이프라인을 구성하여 자동화하고, 개발, 실험, 실제 환경에서 공유된 데이터를 연결하여 데이터 전처리와 모델 학습을 단일화였습니다.
그리고 학습된 완료된 모델을 실시간으로 접근하여 결과를 확인하고, 다른 환경에 배포할 수 있도록 시스템화하였습니다.
이를 통해 데이터 접근 시간은 5일에서 1일 미만으로, 모델 실사용 적용 기간은 6개월에서 2주로, 배포 시간은 12개월에서 3개월 미만으로 단축되는 성과를 이루었습니다.
위의 사례처럼, MLOps는 상황에 맞는 최적화된 파이프라인 구축과 모델 학습을 통해 데이터 처리 효율화가 가능하여 AI 모델의 신속한 적용 및 배포 속도를 극대화할 수 있습니다.
또한, 실시간 모니터링과 자동화를 활용한 운영 최적화를 통해 금융, 헬스케어, 자율주행, 의료 등 다양한 산업에서 AI 모델을 신속하게 최적화하고, 고성능 서비스를 제공할 수 있도록 지원합니다
MLOps의 효율성 극대화를 원한다면
‘이 것’을 알아야 합니다.

MLOps에서 모델 개발과 운영 환경을 효율성을 극대화하기 위해서는 컨테이너(Container)와 쿠버네티스(Kubernetes)를 전문적으로 다룰 줄 알아야합니다.
개발 환경과 실제 운영의 갭을 최소화하는 컨테이너(Container)
컨테이너는 분석 환경을 표준화하여 개발 환경과 실제 운영 환경의 차이를 최소화합니다. 이를 통해 다양한 환경에서의 일관된 실행을 보장하고, 개발자가 환경 설정에 소요되는 시간을 줄여 모델 개발에 집중할 수 있게 됩니다.
또한, 컨테이너화된 환경은 모델의 배포 및 이동성을 쉽게 만들어 개발과 배포 간의 일관성을 유지할 수 있습니다.
모델의 확장성과 안전성을 보장하는 쿠버네티스(Kubernetes)
쿠버네티스는 여러 개의 컨테이너를 자동으로 배포하고 관리할 수 있는 강력한 도구입니다. 쿠버네티스를 활용하면 수요에 따라 컨테이너 수를 유동적으로 조정할 수 있어, 모델의 확장성과 안정성을 보장할 수 있습니다.
MLOps 환경에서는 컨테이너와 쿠버네티스를 통해 모델의 배포 및 관리가 자동화되어, 더욱 빠르고 안정적인 모델 운영이 가능합니다.
따라서, MLOps 도입 시에는 컨테이너화와 쿠버네티스의 역할을 명확히 이해하고 이를 기반으로 효율적인 모델 개발 및 운영 환경을 구축하는 것이 매우 중요합니다.
이러한 기술적 기반을 바탕으로 MLOps 파이프라인을 최적화하면, 높은 생산성과 효율성을 달성할 수 있으며, 지속적인 성능 개선과 빠른 모델 배포가 가능해집니다.
“AI 모델을 효과적으로 개발하고, 운영하기 원한다면
MLOps는 반드시 다뤄야하는 핵심 기술입니다.”
MLOps는 모델 워크플로우를 체계적으로 관리하여, 개발부터 운영까지 전 과정에서 효율성과 안정성을 제공합니다.
대규모 데이터 처리와 복잡한 모델 운영을 용이하게 하며, 협업을 촉진하고 빠르게 변화하는 환경에 맞춰 모델을 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다.
이를 통해 데이터 과학자와 엔지니어는 모델을 신속하게 배포하고, 실시간으로 성능을 모니터링하며, 자동화된 시스템을 활용해 필요한 개선 작업을 효율적으로로 수행할 수 있습니다.
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