MLOps란? MLOps가 꼭 필요한 이유

엘리스

2023. 4. 26.

MLOps(ML옵스)란 무엇일까요? 다소 생소한 용어지만 IT 업계에서는 종종 사용되고 있는 단어입니다. 최근 AI 활용 기술이 많아지면서 데이터 수집과 관리, 머신러닝 모델 개발 및 운영 등의 서비스를 효율적으로 제공하기 위해 MLOps가 생겨났습니다. 실제로 인공지능 산업에서는 데이터를 관리하고 머신러닝 시스템을 개발하는 것뿐만 아니라 안정적인 운영 서비스까지 유저에게 제공해야 하는데요. 2개의 팀으로 개발과 운영 업무가 나뉘어 진행되면 비효율적이기 때문에 이를 해결하고자 MLOps 개념이 등장하였습니다.

그래서 오늘은 AI와 알고리즘의 고도화에 따라 중요성이 강조되고 있는 MLOps란 무엇인지, 개념과 구성 그리고 MLOps의 필요성까지 자세히 알아보도록 하겠습니다.

MLOps란?


MLOps란 머신 러닝(Machine Learning)과 운영(Operations)을 합친 용어로 프로덕션 환경에서 머신 러닝(ML) 모델이 지속적이고 안정적으로 배포되도록 유지, 관리, 모니터링 해주는 것입니다. MLOps는 머신러닝 모델 개발과 운영을 통합해 ML 시스템을 자동으로 유지, 관리, 운영합니다. MLOps의 대상은 머신 러닝 모델을 개발하는 것뿐만 아니라 데이터를 수집하고 분석하는 단계와 학습하여 배포하는 과정, 즉 전체 AI 생애 주기가 포함됩니다.

또한 MLOps에는 머신 러닝(ML)과 소프트웨어 개발 및 운영(DevOps), 데이터 엔지니어링(DE)이 모두 포함됩니다. 즉 ML, DevOps, DE 세 기술의 교차 지점을 MLOps라고 볼 수 있습니다.

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<내용 출처> [NVIDIA Blog]

MLOps와 DevOps의 차이점

DevOps(Dev 옵스)는 개발(Development)과 운영(Operations)이 합쳐진 용어입니다. DevOps는 말 그대로 개발과 운영의 경계를 허물고 각 팀이 협업하며 아이디어를 개발하고, 배포하는 개발 환경이나 도구를 뜻합니다. DevOps는 개발 과정에서 생기는 커뮤니케이션이나 생산성 등의 비효율을 개선하고, 프로세스의 속도를 높여 더 빨리 사용자에게 가치를 전하도록 합니다. 더욱 빠르게 개발하고 제공하는 것이 목적이기 때문에 DevOps의 범위에는 시장 변화에 더 빠르게 대응할 수 있는 협업 방식과 보안, 데이터 분석 등 여러 가지 요소가 포함됩니다.

이러한 DevOps의 방법론을 ML 시스템에 적용한 것이 바로 MLOps인데요. DevOps가 소프트웨어 엔지니어링 분야의 비효율을 개선하기 위해 등장한 것처럼 머신러닝(ML)과 AI 개발의 효율성을 높이기 위해 MLOps가 등장한 것입니다. 이러한 점에서 MLOps와 DevOps는 모두 프로덕트의 품질 개선, 릴리즈 속도 가속, 패치 적용, 높은 고객 만족도 달성과 같은 결과를 목표로 한다는 공통점이 있습니다.

MLOps와 DevOps의 차이점은 크게 두 가지가 있는데요. 첫 번째 차이점은 MLOps는 ML 프로젝트에만 국한되지만, DevOps는 엔지니어링 전 분야에 광범위하게 도입된다는 점입니다. 또한 MLOps의 경우 머신러닝은 서비스 배포에서 끝나는 것이 아니기 때문에 실제 프로덕션에서 새로운 데이터에 대한 지속적인 학습이 필요하다는 점에서도 차이가 있습니다.

MLOps 플랫폼이란?

MLOps 플랫폼은 소프트웨어 엔지니어와 데이터 사이언티스트에게 협업 환경을 제공합니다. 이를 통해 실시간 공동 작업과 반복 데이터 탐색 기능을 지원하여 실험 추적, 모델 관리, 피처 엔지니어링 등을 간편하게 수행하도록 돕습니다.

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<내용 출처> [커피고래]


MLOps의 구성


머신 러닝 프로젝트에서 MLOps의 활약 범위는 필요에 따라 다양하게 나타나는데요. 프로젝트의 전체 프로세스를 통괄하기도 하고, 모델 배포 프로세스에만 적용되기도 합니다. 이처럼 머신 러닝의 개발 프로세스의 다양한 부분에 관여되는 만큼, MLOps는 여러 영역(코드, 소프트웨어, 데이터 가공, 분석 및 AI 서비스 성능 점검 등)간의 협업이 필요합니다. 이때 MLOps는 크게 모델을 만드는 과정과 모델을 배포하는 과정으로 나눌 수 있는데요. 그 하위의 일반적인 구성은 다음과 같습니다.

  • 모델을 만드는 과정 : 모델 개발을 위해 필요한 데이터 활용
    • EDA(Exploratory Data Analysis) 및 데이터 전처리
    • ML 모델 학습 및 리뷰

  • 모델을 배포하는 과정 : 실제 모델을 통해 들어오는 데이터 활용
    • 모델 배포 및 모니터링
    • 자동 모델 재학습

MLOps의 조건

MLOps를 통해 효율적인 모델 개발과 운영까지 이루기 위해서 아래와 같은 몇 가지 조건이 있습니다.

  • 지속적 통합(Continuous Integration, CI)

    코드의 변경 사항을 정기적으로 빌드 및 테스트하고, 공유 리포지토리에 통합합니다.

  • 지속적 배포/제공(Continuous Deployment/Delivery, CD)

    파이프라인, 모델 등의 모델 예측 서비스를 자동으로 배포합니다.

  • 지속적 학습(Continuous Training, CT)

    데이터가 업데이트되거나 새로 들어올 때마다 모델이 자동으로 학습 및 업데이트됩니다. 새로운 데이터를 통해 학습하므로 ‘Data & Model Validation’이 필수입니다.

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MLOps의 필요성


MLOps란 AI 솔루션 제작을 용이하게 하고 데이터 품질을 유지하는 데 유용한 접근법입니다. 머신 러닝 엔지니어와 데이터 사이언티스트는 MLOps 방식을 채택하고 협업을 통해 모델 개발과 배포 속도를 높일 수 있는데요. 이를 위해서는 ML 모델의 적절한 모니터링과 검증을 통해 지속적인 통합**·배포·**학습(CI/CD/CT) 사이클을 구현해야 합니다.


MLOps가 필요한 이유

AI 산업에서의 시스템은 일반 상품처럼 개발하여 배포한다고 끝이 아닙니다. 지속적인 ‘운영’을 통해 안정적으로 서비스를 제공해야 하는데요. 이때 개발과 운영이 따로 진행된다면 데이터 사일로 등 여러 비효율의 문제가 발생합니다. AI 모델을 개발해 배포하는 것까지는 비교적 쉽게 해낼 수 있지만 이를 유지보수하며 고도화하는 일은 리소스가 많이 필요하기 때문에 이를 효율적으로 해결하기 위해서 MLOps가 등장한 것입니다.

머신 러닝 모델은 대량으로 생산하기 어렵습니다. 머신 러닝 수명 주기에는 데이터 수집과 준비, 모델 훈련, 조정, 배포, 모니터링과 같은 복잡한 요소가 많이 모여있기 때문입니다. 또한 데이터 엔지니어링부터 사이언스, 머신 러닝 엔지니어링까지 여러 팀의 협업과 커뮤니케이션이 필요하기 때문에 과정이 매우 복잡한데요. 이러한 점들을 고려하여 탄생한 MLOps는 머신 러닝 수명 주기를 실험하고, 반복을 통해 지속적으로 개선하는 과정을 모두 포함합니다. 이는 모든 프로세스를 동기화하고 협력이 잘 이루어질 수 있는 운영 원칙을 제공하기 때문에 매우 유용합니다.

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MLOps의 장점


1. 효율성 : 시스템 개발과 운영을 통합해 개발 시간을 단축합니다.

MLOps를 통해 양질의 머신 러닝 모델을 제공하며 배포와 생산 속도를 향상할 수 있습니다. 효율적인 관리를 통해 여러 팀에서 긴밀하게 협업할 수 있고 DevOps 팀, 개발팀, 운영팀과의 갈등을 줄여 릴리즈 속도를 향상할 수 있습니다.

2. 확장성 : 수천 개의 모델을 지속적으로 관리하고 배포할 수 있습니다.

MLOps는 확장성과 유지**·관리에 특화되어 있습니다. 자동으로 대량의 모델을 관리·감독·제어·**모니터링하며 모델을 통합하고 배포할 수 있습니다.

3. 안정성 : 투명성을 강화하고, 업계의 규정을 준수하는 데 도움이 됩니다.

ML 모델은 철저한 규제 검토와 드리프트 검사가 필요합니다. MLOps를 이용하면 모델 생성 과정에서의 적절한 모니터링, 검증과 거버넌스 등의 과정으로 투명성을 강화하고 요청에 더 빨리 대응할 수 있습니다. 또한 MLOps의 필수 조건인 지속적인 통합·배포·학습을 통해 데이터의 품질을 높은 상태로 관리할 수 있으며 ML 시스템을 자동으로 관리하기 때문에 안정적입니다.


이번 콘텐츠에서는 MLOps란 무엇인지 알아보고 그 개념과 필요성을 살펴보았습니다. 이처럼 효율적인 MLOps 생태계를 구축하고자 하는 기업이 많아지고 있는데요. ML 업무를 수행하기 위해서는 모델을 학습할 때 사용하는 GPU의 역할도 매우 중요합니다. 그런데 GPU의 가격이 부담스럽거나 해외 서비스가 대부분이다 보니 사용하기 까다롭다고 느끼시는 분들이 많습니다. 이러한 분들께 엘리스 GPU 서비스를 소개해 드리고자 합니다.

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