개발자라면 익숙할 용어 ‘데브옵스(DevOps)’에 대해 지난 글에서 따로 소개한 적이 있는데요. 클라우드의 확산으로 데브옵스가 주목받았다면, AI의 빠른 발전은 MLOps 개념을 등장시켰습니다.
오늘은 MLOps에 대해 간략히 소개하고, DevOps와의 차이점, MLOps의 장점을 알아보겠습니다.
MLOps란?
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MLOps란 머신러닝(ML: Machine Learning)과 운영(Operation)을 합친 용어로, 머신러닝 모델 개발부터 배포, 운영, 모니터링 등의 전 과정을 자동화하고 체계화하는 운영 프레임워크를 말합니다.
머신러닝은 데이터 수집부터 데이터 준비, 모델 훈련, 조정, 배포, 모니터링 등 여러 단계의 프로세스로 구성되는데요. 이런 과정을 수동으로 하면 시간과 인력이 많이 소요됩니다. MLOps는 머신러닝 모델의 학습과 배포 등 전 과정에서 필요한 반복적 업무를 자동화하여 작업 부담을 줄여줍니다.
AI 모델은 모델 자체를 개발하는 것보다 모델을 지속적으로 운영하고 유지관리하며 고도화하는 것이 더 어려운데요. 기존에는 머신러닝 모델을 사람이 일일이 수동 관리해야 했기 때문에 비효율적이고 시간과 비용이 많이 드는 것이 한계였습니다. MLOps는 머신러닝 수명 주기를 관리하기 위해 등장하게 되었어요.
MLOps 도입이 필요한 이유
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MLOps를 활용하면 효율성을 강화하고 시간과 비용을 절약할 수 있으며, 팀 간 협업을 통해 일관적인 품질을 유지하는 등의 장점이 있습니다.
✅ 자동화로 시간과 비용 절약
MLOps는 머신러닝 모델의 개발부터 배포 등 반복적인 업무를 자동화해 전체 속도를 향상할 수 있습니다. 또한 전 과정에 사람의 개입이 줄기 때문에 전체적인 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.
✅ 수천 개의 모델 지속적 관리
MLOps는 표준화된 프로세스와 지속적인 모니터링을 통해 일관된 품질을 유지할 수 있는데요. 수천 개의 모델을 자동으로 감독하고 제어하여 지속 배포할 수 있습니다.
✅ 협업 강화 및 리스크 완화
MLOps는 데이터 과학자와 개발자, 운영자 간 커뮤니케이션을 촉진해 협업과 투명성을 강화할 수 있고, 각종 규제와 규정에 신속하게 대응하는 데 도움이 됩니다.
MLOps vs DevOps 차이점
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한편, 지난 글에서 소개한 DevOps는 개발자와 정보기술 전문가 사이 소통과 협업, 통합을 강조하는 개발 환경 또는 문화라고 소개해 드렸는데요.
MLOps는 DevOps의 방법론을 머신러닝 시스템에 적용한 것이라고 이해할 수 있어요. 그렇다면 MLOps와 DevOps는 어떤 점이 다를까요?
✅ 관리 대상
DevOps는 프로그램이나 앱을 만드는 코드를 새 버전으로 업데이트하고 오류 없이 작동하도록 관리하는 시스템입니다. 하지만 MLOps는 AI를 만들고 운영하는 시스템으로, 코드와 데이터, AI 모델까지 관리합니다.
✅ 변화 대응 방식
DevOps는 기능을 수정하거나 추가하여 업데이트가 필요할 때 코드를 수정합니다. 하지만 MLOps는 기존의 데이터로 AI가 잘못된 판단을 할 수 있기 때문에 머신러닝 모델을 새로운 데이터로 다시 학습시킵니다.
✅ 운영 난이도
DevOps는 프로그램이나 애플리케이션 기능이 잘 작동하는지 확인하면 됩니다. 하지만 MLOps는 AI 성능이 꾸준히 유지되는지 점검하고 필요시 모델을 재훈련하는 등의 관리가 필요해 더욱 복잡합니다.
DevOps에 대한 더 자세한 내용은 아래 게시물에서 확인하세요.
👉 데브옵스(DevOps) 정의부터 라이프사이클, 장점까지!
오늘은 머신러닝의 수명 주기를 관리하는 MLOps에 대해 알아봤습니다. 기업에서 사용하는 머신러닝 모델이 증가하면서 MLOps에 대한 관심도 커지고 있는데요. MLOps를 도입한 기업은 개발 리소스 효율화와 비용 및 시간 절감 등의 이점을 누릴 수 있습니다.
MLOps 개념이 등장한 지 몇 년이 되었으며 시장은 지속적으로 성장하고 있지만, 도입을 하려면 어떤 작업부터 시작해야 하는지 우리 기업에 참고할 만한 사례가 있는지 막막할 수 있습니다. 이럴 때는 머신러닝에 이해도가 높고 AI 구축 및 운영 관리의 경험이 많은 전문가와 상담을 받으면 좋은데요.
다빈치는 베인앤드컴퍼니, 우아한형제들(배달의민족), 삼성 출신 엘리트로 구성된 개발 조직으로, AI 구축 및 운영 관리 관련 풍부한 경험을 가지고 있습니다. MLOps 도입에 대해 궁금한 점이 있다면 다빈치에 문의해 주세요.
