머신러닝이 엔터프라이즈 환경에서 점점 성숙해짐에 따라, 소프트웨어 엔지니어링과 동일한 수준의 안정성과 반복 가능성을 갖춘 운영 체계를 갖추는 것이 중요해졌습니다. 바로 이 지점에서 MLOps(Machine Learning Operations)가 등장합니다.
MLOps는 ML 모델 개발과 데브옵스를 결합하여, 모델을 신뢰성 있게 배포·모니터링·유지보수할 수 있도록 돕는 분야입니다.
이 글에서는 DevOps 파이프라인에 머신러닝을 통합할 수 있는 실전 중심의 6단계 MLOps 워크플로우를 소개합니다.
1. 데이터 버전 관리 및 파이프라인 자동화
일관되고 재현 가능한 데이터는 ML 워크플로우의 기반입니다.
핵심 실천법:
- DVC 또는 LakeFS와 같은 도구로 데이터 버전 관리
- Apache Airflow, Prefect를 활용한 전처리 및 피처 엔지니어링 자동화
- 데이터, 코드, 설정 파일을 함께 버전 관리
이렇게 하면 모델이 특정 데이터 스냅샷에 종속되어 재현성과 추적 가능성이 확보됩니다.
2. 실험 추적 및 모델 레지스트리 구축
여러 실험 결과를 체계적으로 관리하는 것이 핵심입니다.
추천 도구:
- MLFlow, Weights & Biases, Comet을 통한 실험 추적
- 파라미터, 메트릭, 아티팩트, git 커밋 정보 기록
- 버전이 포함된 모델 레지스트리에 등록
이 구조는 모델 비교와 감사 추적을 투명하게 만들어 줍니다.
3. ML 모델을 위한 CI/CD 파이프라인 구성
ML 개발에도 자동화된 빌드-테스트-배포 사이클이 필요합니다.
구성 예시:
- 코드 또는 데이터 변경 시 학습 파이프라인 자동 트리거
- GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins와 Docker·Kubernetes 연동
- 모델을 테스트 데이터셋으로 검증 후 배포
CI/CD는 사람의 실수를 줄이고 검증된 모델만 운영 환경에 반영되도록 보장합니다.
4. 모델을 API 또는 서비스로 배포
확장 가능하고 유지보수가 쉬운 방식으로 모델을 서빙하세요.
배포 방식:
- FastAPI, Flask 기반 REST API 컨테이너화
- TensorFlow Serving, TorchServe, KServe 등 모델 서버 활용
- Helm, Terraform을 이용한 인프라 코드 관리
지연 시간, 처리량, 리소스 요구에 따라 적합한 배포 방식을 선택하세요.
5. 지속적인 모니터링과 모델 드리프트 탐지
ML 운영의 핵심은 배포 이후의 감시입니다.
모니터링 항목:
- 예측값과 실제값 간 정확도
- 입력 데이터 분포 변화 및 개념 드리프트
- 지연 시간, 처리량, 시스템 상태
Prometheus, Grafana, Evidently AI, WhyLabs 등 도구를 통해 주요 지표를 추적할 수 있습니다.
6. 재학습 및 자동 피드백 루프
지속 가능한 ML 운영을 위해선 자동화된 피드백 메커니즘이 필요합니다.
실천 전략:
- 성능 기준에 따른 재학습 작업 스케줄링
- 학습 및 배포가 자동으로 연결된 파이프라인 구성
- 모델 성능 저하 로그 기록 및 학습 데이터셋 지속 업데이트
재학습 자동화는 모델이 변화하는 데이터 환경에 적응할 수 있도록 도와줍니다.
결론
MLOps는 단순한 유행어가 아니라, 실제 운영 환경에서 머신러닝을 안정적이고 확장 가능하게 만드는 기반입니다.
데이터 버전 관리부터 재학습까지 6단계 워크플로우를 도입하면, ML 개발을 DevOps 문화에 맞춰 빠르고 신뢰성 있게 운영할 수 있습니다.