MLOps란 무엇인가요?

2023년 6월 2일

MLOps란 무엇인가요?

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[ MLOps 생애주기 ]

MLOps는 Machine Learning Operations를 의미합니다. 구체적으로는 위 그림과 같이 데이터 엔지니어링 + 머신 러닝 + 개발 + 운영의 광범위한 개념입니다. 현업에서 머신 러닝 모델을 실제 서비스 환경인 프로덕션으로 전환하기 위해서는 많은 어려움이 발생하게 됩니다.

MLOps는 이러한 어려움을 해소하여 좀 더 빠르고 정확하게 머신러닝 모델을 프로덕션에 배포하는 것을 목표로 합니다. 나아가 배포된 모델을 유지관리하고 모니터링하여 지속가능한 머신 러닝 서비스를 가능하게 합니다.

왜 필요한가요?

최근 AI가 급부상하면서 많은 기업에서 머신 러닝 기술을 도입하기 시작했습니다. 사실 이미 많은 기업에서 활용하고 있었지만 점점 많은 수의 머신러닝 프로젝트를 진행함에 따라 모델을 배포하고 관리하는 것이 큰 어려움으로 자리잡게 되었습니다. 또한 머신 러닝 프로젝트의 특성상 모델의 성능과 데이터 품질에 대한 지속적인 관찰 및 대응 프로세스가 필요하게 되었습니다. 이는 전통적인 애플리케이션 모니터링과는 조금 다른 특징과 프로세스를 필요로 하며, 이를 빠르고 일관성 있게 수행하기 위해서는 MLOps가 필요합니다.

MLOps에 대해서 구체적으로 들여다보기 전에 먼저 머신러닝 프로젝트가 어떤 방식으로 진행되는지 살펴볼 필요가 있습니다. 이후 글에서는 머신러닝 프로젝트가 실제로 어떻게 진행되며 어떤 부분에서 어려움이 발생하는지 차근차근 정리해 볼 예정입니다.