MLOps 개념 및 필요성 완벽 가이드

머신러닝 모델을 실제 서비스에 배포하고 운영하는 MLOps의 핵심 개념을 알아봅니다. 왜 데이터 과학자들이 MLOps를 필수로 배워야 하는지, 실무 사례와 함께 쉽게 설명합니다.

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목차

1. MLOps란_무엇인가
2. 왜_MLOps가_필요한가
3. MLOps_핵심_구성요소
4. 데이터_파이프라인과_버전_관리
5. 모델_배포_전략
6. CI_CD_파이프라인_구축
7. 모델_모니터링과_관찰가능성
8. MLOps_성숙도_단계
9. MLOps_도구_생태계
10. MLOps_시작하기_실전_가이드

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1. MLOps란 무엇인가

김개발 씨는 6개월간 공들여 만든 머신러닝 모델을 드디어 완성했습니다. 정확도 95%, 팀장님도 만족하셨습니다.

그런데 막상 서비스에 배포하려니 막막합니다. "이 모델을 어떻게 실제 서비스에 적용하지?"

MLOps는 Machine Learning과 Operations의 합성어로, 머신러닝 모델을 실제 서비스 환경에서 안정적으로 운영하기 위한 모든 활동을 의미합니다. 마치 공장에서 제품을 만들고, 품질 검사를 하고, 출하하고, 고객 피드백을 받아 개선하는 전체 과정과 같습니다.

모델 개발부터 배포, 모니터링, 재학습까지 전체 생명주기를 관리합니다.

다음 코드를 살펴봅시다.

# MLOps 파이프라인의 기본 구조 예시
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import joblib

# 1단계: 데이터 준비
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 2단계: 모델 학습
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)

# 3단계: 모델 저장 (배포를 위해)
joblib.dump(model, 'model_v1.0.pkl')

# 4단계: 모델 버전 관리
print(f"Model accuracy: {model.score(X_test, y_test):.2f}")

김개발 씨는 데이터 분석팀의 3년 차 데이터 과학자입니다. 최근 고객 이탈 예측 모델을 개발하는 프로젝트를 맡았습니다.

주피터 노트북에서 열심히 코드를 작성하고, 여러 알고리즘을 실험하고, 마침내 만족스러운 성능의 모델을 완성했습니다. 기쁜 마음으로 팀장님께 보고했더니 뜻밖의 질문이 돌아왔습니다.

"좋아요, 그럼 이걸 실제 서비스에 어떻게 붙일 건가요? 매일 새로운 데이터가 들어오면 어떻게 처리하죠?" 김개발 씨는 당황했습니다.

모델 개발에만 집중했지, 실제 운영까지는 생각하지 못했던 것입니다. 바로 이 순간, MLOps의 필요성이 시작됩니다.

그렇다면 MLOps란 정확히 무엇일까요? 쉽게 비유하자면, MLOps는 마치 자동차 공장의 생산 라인과 같습니다.

자동차를 한 대 만드는 것과 매일 수천 대를 일정한 품질로 생산하는 것은 완전히 다른 문제입니다. 공장에는 부품 공급 시스템, 조립 라인, 품질 검사 단계, 출하 과정이 체계적으로 갖춰져 있습니다.

MLOps도 마찬가지입니다. 노트북에서 모델 하나를 만드는 것과, 매일 수백만 건의 예측을 안정적으로 수행하는 것은 차원이 다른 문제입니다.

MLOps가 없던 시절에는 어땠을까요? 데이터 과학자가 모델을 만들면 개발팀에 전달합니다.

개발팀은 파이썬 버전부터 맞지 않아 고생합니다. 어찌저찌 배포를 했는데, 한 달 뒤 모델 성능이 급격히 떨어집니다.

원인을 찾으려니 어떤 데이터로 학습했는지, 어떤 버전의 코드인지 기록이 없습니다. 이런 상황이 반복되면서 기업들은 깨달았습니다.

체계적인 관리 시스템이 필요하다는 것을. 바로 이런 문제를 해결하기 위해 MLOps가 등장했습니다.

MLOps는 기존 소프트웨어 개발에서 검증된 DevOps의 원칙을 머신러닝에 적용한 것입니다. 지속적 통합, 지속적 배포, 자동화된 테스트, 모니터링 같은 개념들이 머신러닝의 특수성을 고려하여 재해석됩니다.

위의 코드를 살펴보겠습니다. 먼저 데이터를 학습용과 테스트용으로 나눕니다.

이 간단한 과정도 MLOps에서는 버전 관리 대상입니다. 어떤 데이터로 나눴는지 기록해야 나중에 재현할 수 있습니다.

그 다음 모델을 학습하고, 중요한 것은 joblib.dump로 모델을 파일로 저장하는 부분입니다. 이 저장된 모델 파일이 실제 서비스에 배포됩니다.

실제 현업에서는 어떻게 활용할까요? 넷플릭스를 예로 들어보겠습니다.

수백 개의 추천 모델이 동시에 운영됩니다. 새로운 모델이 개발되면 자동으로 테스트를 거치고, 기존 모델과 A/B 테스트를 수행하고, 성능이 검증되면 자동 배포됩니다.

모델 성능이 떨어지면 알림이 오고, 필요하면 자동으로 이전 버전으로 롤백됩니다. 이 모든 것이 MLOps 덕분입니다.

하지만 주의할 점도 있습니다. MLOps를 처음 도입하는 팀이 흔히 하는 실수는 처음부터 완벽한 시스템을 구축하려는 것입니다.

쿠버네티스, 에어플로우, MLflow를 한꺼번에 도입하다가 지쳐 포기하는 경우가 많습니다. 처음에는 간단한 버전 관리부터 시작하세요.

다시 김개발 씨의 이야기로 돌아가 봅시다. 팀장님의 질문을 받은 후, 김개발 씨는 MLOps를 공부하기 시작했습니다.

이제 모델을 만드는 것뿐만 아니라, 서비스에 안정적으로 운영하는 방법까지 알게 되었습니다.

실전 팁

💡 - MLOps는 한 번에 완성되지 않습니다. 작은 것부터 시작하세요

• 모델 버전 관리는 가장 기본이자 가장 중요한 첫 걸음입니다

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2. 왜 MLOps가 필요한가

박시니어 씨가 운영하는 서비스에서 갑자기 사용자 불만이 쏟아졌습니다. 추천 시스템이 이상한 상품만 보여준다는 것입니다.

알고 보니 3개월 전에 배포한 모델이 최근 트렌드를 전혀 반영하지 못하고 있었습니다.

머신러닝 모델은 살아있는 생명체와 같습니다. 시간이 지나면 성능이 자연스럽게 하락합니다.

이를 모델 드리프트라고 합니다. MLOps는 이런 문제를 조기에 발견하고, 자동으로 대응할 수 있게 해줍니다.

또한 팀 간 협업을 원활하게 하고, 실험을 체계적으로 관리합니다.

다음 코드를 살펴봅시다.

# 모델 성능 모니터링 예시
import datetime
from sklearn.metrics import accuracy_score

def monitor_model_performance(model, X_new, y_new, threshold=0.85):
    # 새로운 데이터에 대한 예측
    predictions = model.predict(X_new)
    current_accuracy = accuracy_score(y_new, predictions)

    # 성능 저하 감지
    if current_accuracy < threshold:
        alert_message = f"경고: 모델 성능 저하 감지! 현재 정확도: {current_accuracy:.2f}"
        send_alert(alert_message)  # 알림 발송
        trigger_retraining()       # 재학습 파이프라인 실행

    # 성능 기록
    log_performance(datetime.now(), current_accuracy)
    return current_accuracy

박시니어 씨는 10년 차 시니어 개발자입니다. 최근 맡은 프로젝트에서 큰 교훈을 얻었습니다.

완벽하게 작동하던 추천 시스템이 어느 날 갑자기 문제를 일으켰기 때문입니다. "분명히 배포할 때는 정확도가 93%였는데..." 박시니어 씨는 고개를 갸웃했습니다.

코드는 바뀐 게 없습니다. 서버도 정상입니다.

그런데 왜 성능이 떨어졌을까요? 원인은 의외로 단순했습니다.

세상이 변했기 때문입니다. 코로나 이후 사람들의 소비 패턴이 완전히 달라졌습니다.

모델은 코로나 이전 데이터로 학습되었으니, 새로운 패턴을 이해할 수 없었던 것입니다. 이것이 바로 모델 드리프트입니다.

쉽게 비유하자면, 이것은 마치 10년 전 지도를 들고 길을 찾는 것과 같습니다. 그 사이에 새 건물이 들어서고, 도로가 바뀌고, 가게들이 문을 닫았습니다.

아무리 정확했던 지도라도 시간이 지나면 쓸모없어집니다. 머신러닝 모델도 마찬가지입니다.

MLOps가 필요한 이유는 크게 네 가지입니다. 첫째, 모델 성능 저하를 조기에 발견할 수 있습니다.

위 코드처럼 지속적으로 모델 성능을 모니터링하면, 문제가 커지기 전에 대응할 수 있습니다. 고객 불만이 쏟아지기 전에 먼저 알 수 있다면 얼마나 좋을까요?

둘째, 재현성을 보장합니다. "지난번에 만든 모델이 더 좋았는데, 그때 어떤 설정을 썼더라?" 이런 상황을 겪어본 적 있으신가요?

MLOps는 모든 실험의 조건과 결과를 기록합니다. 셋째, 팀 협업이 원활해집니다.

데이터 과학자, 데이터 엔지니어, 백엔드 개발자가 같은 파이프라인을 공유합니다. "내 컴퓨터에서는 되는데"라는 말이 사라집니다.

넷째, 배포 속도가 빨라집니다. 수동으로 모델을 배포하면 하루가 걸리던 작업이, 자동화된 파이프라인을 통하면 몇 분 만에 끝납니다.

위 코드를 자세히 살펴보겠습니다. monitor_model_performance 함수는 새로운 데이터가 들어올 때마다 모델의 현재 성능을 측정합니다.

정확도가 설정한 임계값(85%) 아래로 떨어지면 두 가지 액션이 자동으로 실행됩니다. 담당자에게 알림을 보내고, 재학습 파이프라인을 시작합니다.

실제 현업에서는 이런 모니터링이 24시간 돌아갑니다. 새벽 3시에 모델 성능이 떨어져도 시스템이 자동으로 대응합니다.

담당자는 아침에 출근해서 "어젯밤에 모델이 재학습되어 배포되었습니다"라는 리포트를 확인하면 됩니다. 하지만 주의할 점이 있습니다.

모니터링 임계값을 너무 민감하게 설정하면 거짓 경보가 너무 많이 발생합니다. 반대로 너무 느슨하게 설정하면 진짜 문제를 놓칩니다.

적절한 임계값은 비즈니스 상황에 따라 다르며, 운영하면서 조정해야 합니다. 박시니어 씨는 이 경험 이후 MLOps 도입을 주도했습니다.

이제 그의 팀은 모델 성능을 실시간으로 확인하고, 문제가 생기면 즉시 대응합니다. "그때 MLOps를 몰랐다면 정말 큰일 날 뻔했어요."

실전 팁

💡 - 모니터링 없는 ML 시스템은 눈 감고 운전하는 것과 같습니다

• 임계값은 처음에 보수적으로 설정하고 점점 조정하세요

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3. MLOps 핵심 구성요소

신입 개발자 이주니어 씨가 MLOps 아키텍처 문서를 보다가 한숨을 쉬었습니다. 데이터 파이프라인, 피처 스토어, 모델 레지스트리, CI/CD...

용어가 너무 많습니다. "이걸 다 알아야 하나요?"

MLOps는 여러 구성요소가 유기적으로 연결된 시스템입니다. 크게 데이터 파이프라인, 실험 관리, 모델 레지스트리, 배포 파이프라인, 모니터링으로 나눌 수 있습니다.

마치 공장의 각 부서가 맡은 역할을 하며 전체 생산 라인을 이루는 것처럼, 각 구성요소가 협력하여 ML 시스템을 운영합니다.

다음 코드를 살펴봅시다.

# MLOps 파이프라인 구성요소 예시 (MLflow 사용)
import mlflow
from mlflow.tracking import MlflowClient

# 1. 실험 관리 - 모든 학습 기록
mlflow.set_experiment("customer_churn_prediction")

with mlflow.start_run(run_name="random_forest_v1"):
    # 2. 하이퍼파라미터 기록
    mlflow.log_param("n_estimators", 100)
    mlflow.log_param("max_depth", 10)

    # 3. 성능 지표 기록
    mlflow.log_metric("accuracy", 0.92)
    mlflow.log_metric("f1_score", 0.89)

    # 4. 모델 레지스트리에 등록
    mlflow.sklearn.log_model(model, "model")
    mlflow.register_model("runs:/{run_id}/model", "ChurnModel")

이주니어 씨는 입사한 지 2주 된 신입 개발자입니다. ML 팀에 배치되었는데, 선배들이 쓰는 용어가 하나도 이해되지 않습니다.

피처 스토어? 모델 레지스트리?

마치 외국어 같습니다. 옆자리 선배 최멘토 씨가 웃으며 다가왔습니다.

"처음엔 다 그래요. 제가 쉽게 설명해 드릴게요." 최멘토 씨는 화이트보드에 그림을 그리기 시작했습니다.

"MLOps를 요리에 비유해 볼까요? 레스토랑을 운영한다고 생각해 보세요." 첫 번째, 데이터 파이프라인은 식재료 공급 시스템입니다.

신선한 재료가 매일 정해진 시간에 배달됩니다. 데이터도 마찬가지로 여러 소스에서 수집되어 정제되고 저장됩니다.

두 번째, 피처 스토어는 손질된 재료 보관소입니다. 매번 양파를 다지고 마늘을 으깨는 대신, 미리 손질해서 보관해 둡니다.

피처 스토어도 원본 데이터를 가공한 특성(피처)을 저장해 두어 재사용합니다. 세 번째, 실험 관리는 레시피 노트입니다.

어떤 재료를 얼마나 넣었는지, 불 세기는 어땠는지, 결과 맛은 어땠는지 기록합니다. MLflow 같은 도구가 이 역할을 합니다.

네 번째, 모델 레지스트리는 검증된 레시피 모음집입니다. 여러 번 실험해서 맛이 검증된 레시피만 이 책에 등록됩니다.

실제 서비스에 배포되는 모델은 여기서 선택됩니다. 다섯 번째, 배포 파이프라인은 주방에서 테이블까지 음식을 전달하는 과정입니다.

자동화된 시스템으로 검증된 모델을 서비스 환경에 배포합니다. 여섯 번째, 모니터링은 고객 반응을 살피는 것입니다.

음식이 맛있는지, 불만은 없는지 계속 확인합니다. 모델도 실제 환경에서 성능을 계속 측정합니다.

위 코드를 보면 MLflow를 사용한 실험 관리를 볼 수 있습니다. mlflow.set_experiment로 실험 이름을 정합니다.

마치 요리 프로젝트 이름을 정하는 것과 같습니다. start_run으로 한 번의 실험을 시작하고, log_param으로 사용한 설정값을, log_metric으로 결과 성능을 기록합니다.

가장 중요한 것은 register_model입니다. 이 실험 결과가 좋으면 정식 모델로 등록하는 것입니다.

이제 이 모델은 버전 관리가 되고, 다른 팀원도 쉽게 사용할 수 있습니다. 실제 현업에서는 이 구성요소들이 자동으로 연결됩니다.

새 데이터가 들어오면 자동으로 전처리되고, 모델이 재학습되고, 성능이 좋으면 자동 배포됩니다. 사람은 중요한 결정만 내리면 됩니다.

이주니어 씨는 고개를 끄덕였습니다. "아, 그러니까 각각이 따로 노는 게 아니라 하나의 시스템으로 연결되는 거군요!"

실전 팁

💡 - 모든 구성요소를 한 번에 도입하지 마세요. 실험 관리부터 시작하세요

• MLflow, DVC 같은 오픈소스 도구부터 익히면 좋습니다

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4. 데이터 파이프라인과 버전 관리

"이 모델 언제 학습한 거예요? 그때 데이터는 어디 있죠?" 김개발 씨가 질문하자 팀원들이 서로 얼굴만 쳐다봅니다.

아무도 정확히 기억하지 못합니다. 결국 처음부터 다시 작업해야 했습니다.

데이터 버전 관리는 코드의 Git과 같습니다. 어떤 데이터로 어떤 모델을 만들었는지 추적할 수 있어야 문제가 생겼을 때 원인을 찾고, 이전 버전으로 돌아갈 수 있습니다.

DVC(Data Version Control) 같은 도구를 사용하면 대용량 데이터도 Git처럼 관리할 수 있습니다.

다음 코드를 살펴봅시다.

# DVC를 활용한 데이터 버전 관리 예시
# 터미널 명령어와 Python 코드 조합

# 1. DVC 초기화 (터미널)
# dvc init

# 2. 데이터 파일 추적 시작
# dvc add data/training_data.csv

# 3. 파이프라인 정의 (dvc.yaml)
stages:
  preprocess:
    cmd: python src/preprocess.py
    deps:
      - data/raw_data.csv
      - src/preprocess.py
    outs:
      - data/processed_data.csv
  train:
    cmd: python src/train.py
    deps:
      - data/processed_data.csv
      - src/train.py
    outs:
      - models/model.pkl
    metrics:
      - metrics.json

김개발 씨의 팀에서 큰 사고가 터졌습니다. 프로덕션에서 돌아가던 모델의 성능이 갑자기 이상해졌는데, 원인을 찾을 수가 없었습니다.

"3개월 전 데이터로 학습한 모델인데, 그때 데이터가 어디 있죠?" 모두가 당황했습니다. 누군가는 로컬 컴퓨터에 있다고 했고, 누군가는 삭제했을 수도 있다고 했습니다.

결국 데이터를 다시 수집하고, 전처리하고, 학습하는 데 2주가 걸렸습니다. 이 경험 이후 팀은 데이터 버전 관리의 중요성을 뼈저리게 깨달았습니다.

코드는 Git으로 관리합니다. 언제든 과거 버전으로 돌아갈 수 있습니다.

그런데 데이터는요? 데이터도 버전 관리가 필요합니다.

어떤 데이터로 어떤 모델을 만들었는지 정확히 알아야 재현이 가능합니다. 쉽게 비유하자면, 이것은 마치 요리 레시피와 재료의 관계와 같습니다.

아무리 정확한 레시피가 있어도, 그때 사용한 재료가 무엇이었는지 모르면 같은 맛을 낼 수 없습니다. "그때 쓴 된장이 어떤 브랜드였더라?" 이런 상황이 데이터 과학에서도 벌어집니다.

**DVC(Data Version Control)**는 이 문제를 해결하는 도구입니다. Git은 대용량 파일을 다루기 어렵습니다.

100MB짜리 데이터 파일을 Git에 올리면 저장소가 무거워집니다. DVC는 실제 데이터는 클라우드 스토리지에 저장하고, Git에는 가벼운 메타 파일만 저장합니다.

이렇게 하면 데이터도 코드처럼 버전 관리가 가능합니다. 위 코드에서 dvc.yaml 파일을 보겠습니다.

stages 아래에 preprocess와 train 두 단계가 정의되어 있습니다. 각 단계는 cmd(실행할 명령어), deps(의존하는 파일), outs(출력 파일)를 명시합니다.

이렇게 정의해 두면 DVC가 자동으로 파이프라인을 관리합니다. 예를 들어 raw_data.csv가 바뀌면 DVC가 자동으로 감지합니다.

dvc repro 명령어 하나로 전처리부터 학습까지 전체 파이프라인이 다시 실행됩니다. 바뀌지 않은 단계는 캐시를 사용해서 건너뜁니다.

실제 현업에서는 데이터가 매일 업데이트됩니다. 월요일 데이터와 화요일 데이터가 다릅니다.

각각에 대해 모델을 학습하고, 어떤 데이터-모델 조합이 가장 좋은지 비교해야 합니다. 버전 관리 없이는 불가능한 일입니다.

주의할 점도 있습니다. DVC를 도입하면 초기 학습 비용이 있습니다.

팀원 모두가 새로운 워크플로우에 적응해야 합니다. 하지만 한 번 정착되면 그 전으로 돌아갈 수 없을 정도로 편리합니다.

김개발 씨의 팀은 이제 모든 데이터를 DVC로 관리합니다. "3개월 전 모델요?

잠깐만요, git checkout하고 dvc pull 하면 됩니다." 2주 걸리던 작업이 5분으로 줄었습니다.

실전 팁

💡 - DVC는 Git과 함께 사용됩니다. Git 기본기가 있어야 수월합니다

• 처음에는 가장 중요한 데이터셋부터 버전 관리를 시작하세요

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5. 모델 배포 전략

드디어 새 모델을 배포하는 날입니다. 김개발 씨의 손이 살짝 떨립니다.

"혹시 문제가 생기면 어떡하지?" 선배 박시니어 씨가 말합니다. "걱정 마세요.

카나리 배포로 천천히 롤아웃하면 됩니다."

모델 배포는 신중해야 합니다. 아무리 테스트를 잘 해도 실제 트래픽에서는 예상치 못한 문제가 발생할 수 있습니다.

카나리 배포, 블루-그린 배포, A/B 테스트 등의 전략을 사용하면 리스크를 최소화하면서 새 모델을 배포할 수 있습니다.

다음 코드를 살펴봅시다.

# 카나리 배포 예시 (Flask + 가중치 기반 라우팅)
from flask import Flask, request, jsonify
import random
import joblib

app = Flask(__name__)

# 두 버전의 모델 로드
model_stable = joblib.load('models/model_v1.pkl')  # 안정 버전
model_canary = joblib.load('models/model_v2.pkl')  # 새 버전

CANARY_PERCENTAGE = 10  # 10%만 새 모델로 라우팅

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.json

    # 카나리 라우팅: 10% 트래픽만 새 모델로
    if random.randint(1, 100) <= CANARY_PERCENTAGE:
        prediction = model_canary.predict([data['features']])
        model_version = 'v2_canary'
    else:
        prediction = model_stable.predict([data['features']])
        model_version = 'v1_stable'

    return jsonify({'prediction': prediction.tolist(), 'model': model_version})

김개발 씨가 열심히 만든 새 모델이 드디어 배포 승인을 받았습니다. 테스트 환경에서는 기존 모델보다 정확도가 5% 높았습니다.

모두가 기대에 차 있습니다. 하지만 박시니어 씨는 신중합니다.

"테스트 환경과 실제 환경은 달라요. 조심해서 배포합시다." 새 모델을 한 번에 전체 트래픽에 적용하면 어떻게 될까요?

만약 문제가 있다면 모든 사용자가 영향을 받습니다. 최악의 경우 서비스 전체가 마비될 수 있습니다.

이런 위험을 줄이기 위해 여러 배포 전략이 존재합니다. 첫 번째, 카나리 배포입니다.

이 이름은 광산에서 유래했습니다. 옛날 광부들은 카나리아 새를 데리고 갱도에 들어갔습니다.

유독 가스가 있으면 카나리아가 먼저 반응하기 때문입니다. 마찬가지로, 새 모델을 소수의 트래픽에만 먼저 적용합니다.

문제가 있으면 소수만 영향받고, 빠르게 롤백할 수 있습니다. 위 코드를 보면 CANARY_PERCENTAGE가 10으로 설정되어 있습니다.

전체 요청 중 10%만 새 모델(model_canary)로 처리됩니다. 나머지 90%는 검증된 기존 모델(model_stable)이 처리합니다.

두 번째, 블루-그린 배포입니다. 블루 환경(기존)과 그린 환경(신규) 두 개를 동시에 운영합니다.

새 모델을 그린 환경에 배포하고, 테스트가 완료되면 트래픽을 한 번에 그린으로 전환합니다. 문제가 생기면 즉시 블루로 돌아갈 수 있습니다.

세 번째, A/B 테스트입니다. 두 모델의 실제 비즈니스 성과를 비교합니다.

정확도가 높다고 매출이 높아지는 건 아닙니다. 실제로 어떤 모델이 클릭률, 구매율에 더 좋은 영향을 주는지 실험합니다.

실제 현업에서는 이 전략들을 조합해서 사용합니다. 먼저 카나리 배포로 5% 트래픽에 새 모델을 적용합니다.

에러율, 응답 시간 등 기술적 지표를 확인합니다. 문제가 없으면 20%, 50%, 100%로 점진적으로 확대합니다.

동시에 A/B 테스트로 비즈니스 지표도 측정합니다. 모든 지표가 좋으면 완전히 전환합니다.

주의할 점이 있습니다. 카나리 배포 중에는 두 모델이 동시에 운영됩니다.

리소스가 두 배로 필요할 수 있습니다. 또한 두 모델의 결과가 다르면 사용자 경험이 일관되지 않을 수 있습니다.

이런 점을 고려해서 카나리 비율과 기간을 정해야 합니다. 김개발 씨는 처음으로 카나리 배포를 경험했습니다.

처음 10%에서 문제가 없자 20%로 늘렸습니다. 일주일 후 100% 배포가 완료되었습니다.

"이렇게 안전하게 배포할 수 있다니, 마음이 놓이네요."

실전 팁

💡 - 카나리 비율은 5-10%로 시작하고, 문제없으면 점진적으로 늘리세요

• 롤백 계획은 배포 전에 반드시 준비해 두세요

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6. CI CD 파이프라인 구축

"또 수동 배포예요?" 김개발 씨가 한숨을 쉽니다. 모델을 학습하고, 테스트하고, 서버에 올리고, 재시작하고...

매번 같은 작업의 반복입니다. 한 번 실수로 잘못된 모델을 배포한 적도 있습니다.

CI/CD는 Continuous Integration(지속적 통합)과 Continuous Deployment(지속적 배포)의 약자입니다. 코드가 바뀌면 자동으로 테스트하고, 문제가 없으면 자동으로 배포합니다.

MLOps에서는 여기에 모델 검증 단계가 추가됩니다. 새 모델이 기존 모델보다 성능이 좋은지 자동으로 확인합니다.

다음 코드를 살펴봅시다.

# GitHub Actions를 활용한 ML CI/CD 파이프라인 예시
# .github/workflows/ml-pipeline.yml

name: ML Pipeline

on:
  push:
    branches: [main]
  schedule:
    - cron: '0 0 * * 0'  # 매주 일요일 재학습

jobs:
  train-and-deploy:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3

      - name: Setup Python
        uses: actions/setup-python@v4
        with:
          python-version: '3.9'

      - name: Install dependencies
        run: pip install -r requirements.txt

      - name: Run tests
        run: pytest tests/

      - name: Train model
        run: python src/train.py

      - name: Validate model performance
        run: |
          python src/validate.py --threshold 0.85

      - name: Deploy if validation passes
        if: success()
        run: python src/deploy.py

김개발 씨의 팀은 매주 모델을 업데이트합니다. 하지만 배포 과정이 고됩니다.

먼저 데이터를 다운로드합니다. 전처리 스크립트를 실행합니다.

모델을 학습합니다. 성능을 확인합니다.

괜찮으면 모델 파일을 서버에 복사합니다. 서비스를 재시작합니다.

로그를 확인합니다. 이 모든 과정을 사람이 수동으로 합니다.

시간도 오래 걸리고, 실수도 잦습니다. 어느 날은 테스트를 깜빡하고 배포했다가 큰 사고가 났습니다.

"이거 자동화할 수 없을까요?" 박시니어 씨가 대답합니다. "CI/CD 파이프라인을 만들면 됩니다." **CI(Continuous Integration)**는 코드가 바뀔 때마다 자동으로 빌드하고 테스트하는 것입니다.

여러 개발자가 작업한 코드를 자주 합치고, 문제가 없는지 확인합니다. **CD(Continuous Deployment)**는 테스트를 통과한 코드를 자동으로 배포하는 것입니다.

사람이 개입하지 않아도 새 버전이 서비스에 반영됩니다. ML에서는 여기에 한 가지가 더 필요합니다.

모델 검증입니다. 일반 소프트웨어는 테스트를 통과하면 배포해도 됩니다.

하지만 ML 모델은 테스트를 통과해도 성능이 나쁠 수 있습니다. 새 모델이 기존 모델보다 좋은지 반드시 확인해야 합니다.

위 코드를 보겠습니다. GitHub Actions를 사용한 CI/CD 파이프라인입니다.

on 섹션을 보면 두 가지 트리거가 있습니다. push는 main 브랜치에 코드가 올라올 때 실행됩니다.

schedule은 매주 일요일에 자동으로 실행됩니다. steps를 따라가 보면 전체 흐름을 알 수 있습니다.

먼저 코드를 체크아웃하고, Python 환경을 설정합니다. 의존성을 설치하고, 테스트를 실행합니다.

여기까지는 일반적인 CI입니다. ML에서 중요한 것은 그 다음입니다.

Train model에서 모델을 학습하고, Validate model performance에서 성능을 검증합니다. threshold 0.85는 정확도가 85% 이상이어야 통과라는 뜻입니다.

마지막 Deploy if validation passes는 검증을 통과했을 때만 실행됩니다. if: success() 조건이 이를 보장합니다.

실제 현업에서는 더 복잡한 검증을 합니다. 단순 정확도뿐만 아니라 응답 시간, 메모리 사용량, 특정 케이스에 대한 성능도 확인합니다.

기존 모델과의 A/B 테스트 결과를 기다리기도 합니다. 주의할 점이 있습니다.

CI/CD를 너무 믿으면 안 됩니다. 자동화된 테스트가 모든 것을 잡아내지는 못합니다.

중요한 배포 전에는 사람이 한 번 더 확인하는 것이 좋습니다. 김개발 씨는 CI/CD 파이프라인을 구축한 후 삶이 달라졌습니다.

코드를 푸시하면 자동으로 테스트되고, 검증되고, 배포됩니다. "이제 배포가 무섭지 않아요.

시스템이 알아서 검증해 주니까요."

실전 팁

💡 - CI/CD 파이프라인은 처음에 단순하게 시작하고 점점 발전시키세요

• 모든 검증 로직은 스크립트로 만들어 재사용하세요

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7. 모델 모니터링과 관찰가능성

"모델 성능이 언제부터 떨어졌는지 아세요?" 팀장님의 질문에 아무도 대답하지 못합니다. 대시보드가 없어서 아무도 모니터링하지 않았기 때문입니다.

문제를 발견했을 때는 이미 2주나 지난 후였습니다.

모니터링은 모델이 실제 환경에서 어떻게 동작하는지 지속적으로 관찰하는 것입니다. 성능 지표, 입력 데이터 분포, 예측 분포 등을 추적합니다.

**관찰가능성(Observability)**은 시스템 외부에서 내부 상태를 이해할 수 있는 능력입니다. 로그, 메트릭, 트레이스를 통해 문제 원인을 파악합니다.

다음 코드를 살펴봅시다.

# Prometheus + 커스텀 메트릭을 활용한 모델 모니터링
from prometheus_client import Counter, Histogram, Gauge, start_http_server
import time

# 메트릭 정의
PREDICTION_COUNT = Counter('model_predictions_total', 'Total predictions', ['model_version'])
PREDICTION_LATENCY = Histogram('model_prediction_latency_seconds', 'Prediction latency')
MODEL_ACCURACY = Gauge('model_accuracy', 'Current model accuracy')
DATA_DRIFT_SCORE = Gauge('data_drift_score', 'Data drift detection score')

def predict_with_monitoring(model, features, version='v1'):
    start_time = time.time()

    # 예측 수행
    prediction = model.predict([features])

    # 메트릭 기록
    PREDICTION_COUNT.labels(model_version=version).inc()
    PREDICTION_LATENCY.observe(time.time() - start_time)

    return prediction

# 주기적으로 모델 성능과 데이터 드리프트 업데이트
def update_monitoring_metrics(accuracy, drift_score):
    MODEL_ACCURACY.set(accuracy)
    DATA_DRIFT_SCORE.set(drift_score)

팀장님이 화가 났습니다. 고객 불만이 2주간 계속 쌓였는데, 팀은 아무것도 몰랐습니다.

"왜 아무도 모니터링하지 않았죠?" 사실 모니터링 시스템이 없었습니다. 모델을 배포하고 나면 그걸로 끝이었습니다.

가끔 수동으로 로그를 확인하는 게 전부였습니다. 박시니어 씨가 나섰습니다.

"모니터링 시스템을 구축합시다. 다시는 이런 일이 없도록요." 모니터링은 마치 자동차의 계기판과 같습니다.

속도, 연료량, 엔진 온도를 실시간으로 보여줍니다. 문제가 생기면 경고등이 켜집니다.

ML 모델도 마찬가지입니다. 예측 횟수, 응답 시간, 정확도를 실시간으로 확인해야 합니다.

모니터링해야 할 것은 크게 세 가지입니다. 첫째, 기술적 지표입니다.

응답 시간이 얼마나 걸리는지, 에러율은 얼마인지, 서버 리소스는 충분한지 확인합니다. 위 코드의 PREDICTION_LATENCY가 이에 해당합니다.

둘째, 모델 성능 지표입니다. 정확도, F1 스코어 같은 ML 지표를 추적합니다.

실제 정답을 알 수 있는 경우에만 측정 가능합니다. 예를 들어 추천 시스템에서 사용자가 실제로 클릭했는지로 성능을 계산합니다.

셋째, 데이터 드리프트입니다. 입력 데이터의 분포가 학습 때와 달라지면 모델 성능이 저하됩니다.

DATA_DRIFT_SCORE가 이를 추적합니다. 위 코드에서 Prometheus는 인기 있는 모니터링 도구입니다.

Counter는 누적 값(총 예측 횟수), Histogram은 분포(응답 시간), Gauge는 현재 값(정확도)을 저장합니다. predict_with_monitoring 함수를 보면, 예측을 수행하면서 동시에 메트릭을 기록합니다.

이 데이터는 Prometheus 서버로 전송되고, Grafana 같은 도구로 시각화됩니다. 실제 현업에서는 대시보드를 만들어 팀 모두가 볼 수 있게 합니다.

핵심 지표가 임계값을 넘으면 슬랙으로 알림이 옵니다. 새벽에 문제가 생겨도 담당자가 즉시 알 수 있습니다.

관찰가능성은 모니터링보다 넓은 개념입니다. 단순히 지표를 보는 것을 넘어, 왜 그런 값이 나왔는지 추적할 수 있어야 합니다.

개별 예측 요청을 추적하고, 어떤 입력이 들어왔고 어떤 출력이 나갔는지 로그로 남깁니다. 주의할 점이 있습니다.

모든 것을 모니터링하려고 하면 정보 과부하에 빠집니다. 정말 중요한 지표 몇 개를 선정하고, 그것에 집중하세요.

나머지는 필요할 때 추가하면 됩니다. 팀은 일주일 만에 모니터링 시스템을 구축했습니다.

이제 대시보드에서 모델 상태를 실시간으로 확인합니다. "이제야 눈이 생긴 것 같아요.

전에는 눈 감고 운전한 거였네요."

실전 팁

💡 - 처음에는 응답 시간, 에러율, 예측 수 세 가지만 모니터링해도 충분합니다

• 알림 임계값은 너무 민감하게 설정하면 알림 피로가 옵니다

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8. MLOps 성숙도 단계

"우리 팀 MLOps 수준이 어느 정도예요?" 새로 온 기술 이사가 물었습니다. 김개발 씨는 대답하기 어려웠습니다.

뭔가 하고 있긴 한데, 체계적으로 정리된 적이 없었기 때문입니다.

MLOps 성숙도는 조직의 ML 운영 역량 수준을 나타냅니다. 구글은 이를 레벨 0부터 레벨 2까지 세 단계로 정의했습니다.

레벨 0은 수동 프로세스, 레벨 1은 ML 파이프라인 자동화, 레벨 2는 CI/CD 파이프라인 자동화입니다. 자신의 팀이 어느 단계인지 파악해야 다음 목표를 세울 수 있습니다.

다음 코드를 살펴봅시다.

# MLOps 성숙도 자가 진단 체크리스트 (Python dict 형태)
mlops_maturity_checklist = {
    "level_0": {
        "name": "수동 프로세스",
        "items": [
            "주피터 노트북에서 수동으로 모델 학습",
            "모델 파일을 수동으로 서버에 복사하여 배포",
            "실험 결과를 엑셀이나 노트에 기록",
            "데이터 전처리를 매번 수동으로 실행"
        ]
    },
    "level_1": {
        "name": "ML 파이프라인 자동화",
        "items": [
            "학습 파이프라인이 스크립트로 자동화됨",
            "실험 추적 도구(MLflow 등) 사용",
            "데이터 버전 관리(DVC 등) 적용",
            "모델 레지스트리에서 버전 관리"
        ]
    },
    "level_2": {
        "name": "CI/CD 자동화",
        "items": [
            "코드 변경 시 자동 테스트 및 검증",
            "성능 기준 충족 시 자동 배포",
            "실시간 모니터링 및 알림 시스템",
            "데이터 드리프트 감지 및 자동 재학습"
        ]
    }
}

새로 온 기술 이사 정리더 씨는 각 팀의 기술 수준을 파악하고 있었습니다. ML 팀에 왔을 때 물었습니다.

"우리 팀 MLOps 성숙도가 어느 정도인가요?" 김개발 씨는 당황했습니다. MLOps를 어느 정도 하고 있긴 한데, 체계적으로 평가해 본 적이 없었습니다.

정리더 씨가 설명합니다. "구글이 제시한 MLOps 성숙도 모델이 있어요.

우리 팀이 어디에 있는지 한번 봅시다." 레벨 0은 수동 프로세스입니다. 대부분의 팀이 여기서 시작합니다.

데이터 과학자가 주피터 노트북에서 모델을 개발합니다. 학습이 끝나면 모델 파일을 수동으로 서버에 복사합니다.

실험 결과는 개인 노트나 엑셀에 기록합니다. 재현성이 없고, 협업이 어렵습니다.

레벨 1은 ML 파이프라인 자동화입니다. 학습 과정이 스크립트로 자동화됩니다.

MLflow 같은 도구로 실험을 추적합니다. DVC로 데이터 버전을 관리합니다.

모델 레지스트리에서 모델 버전을 관리합니다. 이 단계에서는 학습은 자동화되지만, 배포는 여전히 수동입니다.

레벨 2는 CI/CD 파이프라인 자동화입니다. 코드가 바뀌면 자동으로 테스트됩니다.

성능 기준을 통과하면 자동으로 배포됩니다. 실시간 모니터링이 동작합니다.

데이터 드리프트가 감지되면 자동으로 재학습이 시작됩니다. 완전 자동화된 상태입니다.

위 코드의 체크리스트를 보면 각 레벨의 특징이 정리되어 있습니다. 김개발 씨의 팀은 자가 진단을 해봤습니다.

MLflow는 쓰고 있으니 레벨 1의 일부는 갖추었습니다. 하지만 DVC는 아직 적용하지 않았습니다.

CI/CD는 기본적인 것만 있고, 자동 배포는 없습니다. 모니터링도 부분적입니다.

결론은 레벨 0.5와 레벨 1 사이였습니다. 정리더 씨가 말합니다.

"완벽할 필요 없어요. 중요한 건 현재 위치를 알고, 다음 단계를 향해 나아가는 겁니다." 실제 현업에서 대부분의 팀은 레벨 0에서 레벨 1 사이에 있습니다.

레벨 2에 도달한 팀은 많지 않습니다. 하지만 그게 목표는 아닙니다.

비즈니스 상황에 맞는 적절한 수준을 찾는 것이 중요합니다. 주의할 점이 있습니다.

성숙도 레벨에 집착하면 안 됩니다. 레벨 2가 항상 좋은 것은 아닙니다.

작은 팀에서 복잡한 시스템을 운영하면 오히려 부담이 됩니다. 팀 규모와 비즈니스 요구사항에 맞게 선택하세요.

김개발 씨의 팀은 목표를 세웠습니다. 3개월 안에 레벨 1을 완성하자.

DVC를 도입하고, 모델 레지스트리를 정리하고, 기본적인 모니터링을 구축하기로 했습니다.

실전 팁

💡 - 현재 레벨을 정직하게 평가하세요. 과대평가하면 잘못된 계획을 세웁니다

• 한 번에 레벨 2로 점프하려 하지 마세요. 단계적으로 발전하세요

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9. MLOps 도구 생태계

"MLOps 도구가 너무 많아요. 뭘 써야 하죠?" 이주니어 씨가 혼란스러워합니다.

MLflow, Kubeflow, Airflow, DVC, Weights & Biases... 이름도 비슷비슷한 도구들이 수십 개나 됩니다.

MLOps 생태계에는 다양한 도구가 존재합니다. 각 도구는 특정 문제를 해결하기 위해 만들어졌습니다.

MLflow는 실험 관리, DVC는 데이터 버전 관리, Airflow는 워크플로우 오케스트레이션, Kubeflow는 쿠버네티스 기반 ML 플랫폼입니다. 모든 도구를 다 쓸 필요는 없습니다.

팀의 필요에 맞는 것을 선택하세요.

다음 코드를 살펴봅시다.

# 주요 MLOps 도구 비교 및 선택 가이드
mlops_tools = {
    "experiment_tracking": {
        "MLflow": "오픈소스, 가장 인기, 쉬운 시작",
        "Weights & Biases": "뛰어난 시각화, 팀 협업, 유료",
        "Neptune": "엔터프라이즈급, 대규모 팀용"
    },
    "data_versioning": {
        "DVC": "Git과 통합, 대용량 데이터 지원",
        "Delta Lake": "데이터 레이크용, Spark 통합",
        "LakeFS": "Git-like 데이터 버전 관리"
    },
    "workflow_orchestration": {
        "Airflow": "가장 인기, 복잡한 DAG 지원",
        "Prefect": "현대적 API, 쉬운 사용",
        "Dagster": "데이터 파이프라인 특화"
    },
    "model_serving": {
        "TensorFlow Serving": "TF 모델 특화, 고성능",
        "TorchServe": "PyTorch 모델용",
        "Seldon": "다양한 프레임워크, 쿠버네티스"
    }
}

# 팀 규모별 추천
team_recommendations = {
    "소규모(1-3명)": ["MLflow", "DVC", "GitHub Actions"],
    "중규모(4-10명)": ["MLflow", "DVC", "Airflow", "Prometheus"],
    "대규모(10명+)": ["Kubeflow", "Delta Lake", "Seldon", "전용 플랫폼"]
}

이주니어 씨는 구글에서 "MLOps tools"를 검색했습니다. 엄청난 양의 도구가 쏟아졌습니다.

각각이 최고라고 주장합니다. 뭘 골라야 할지 모르겠습니다.

최멘토 씨가 다가와 화면을 봅니다. "아, 처음엔 다 그래요.

제가 정리해 드릴게요." MLOps 도구는 크게 네 가지 영역으로 나눌 수 있습니다. 첫째, 실험 관리 도구입니다.

모델 학습 실험을 기록하고 비교합니다. MLflow가 가장 인기 있습니다.

오픈소스이고 시작하기 쉽습니다. Weights & Biases는 시각화가 뛰어나고 팀 협업 기능이 좋지만 유료입니다.

둘째, 데이터 버전 관리 도구입니다. DVC가 표준처럼 사용됩니다.

Git과 잘 통합되고, 대용량 데이터를 효율적으로 관리합니다. 데이터 레이크를 사용한다면 Delta Lake를 고려할 수 있습니다.

셋째, 워크플로우 오케스트레이션 도구입니다. 복잡한 데이터 파이프라인을 관리합니다.

Airflow가 가장 널리 쓰입니다. 설정이 복잡하지만 기능이 강력합니다.

Prefect는 더 현대적인 API를 제공합니다. 넷째, 모델 서빙 도구입니다.

학습된 모델을 API로 배포합니다. TensorFlow 모델은 TensorFlow Serving, PyTorch 모델은 TorchServe를 씁니다.

쿠버네티스 환경이라면 Seldon이 좋습니다. 위 코드에 팀 규모별 추천이 있습니다.

**소규모 팀(1-3명)**은 간단하게 시작하세요. MLflow로 실험을 관리하고, DVC로 데이터를 관리하고, GitHub Actions로 간단한 CI/CD를 구성합니다.

복잡한 도구는 필요 없습니다. **중규모 팀(4-10명)**은 조금 더 체계적인 도구가 필요합니다.

Airflow로 복잡한 파이프라인을 관리하고, Prometheus로 모니터링을 강화합니다. **대규모 팀(10명 이상)**은 전문 플랫폼을 고려합니다.

Kubeflow 같은 종합 플랫폼이나, AWS SageMaker, GCP Vertex AI 같은 클라우드 서비스가 효율적입니다. 실제 현업에서 중요한 건 도구보다 프로세스입니다.

좋은 도구를 써도 프로세스가 없으면 소용없습니다. 반대로 간단한 도구라도 잘 정립된 프로세스가 있으면 충분합니다.

주의할 점이 있습니다. 도구를 너무 많이 도입하면 복잡성만 늘어납니다.

새 도구를 도입하기 전에 정말 필요한지 자문하세요. 기존 도구로 해결할 수는 없는지 먼저 확인하세요.

이주니어 씨는 목록을 간단하게 정리했습니다. "우선 MLflow와 DVC만 배워볼게요.

나머지는 나중에 필요하면요." 최멘토 씨가 고개를 끄덕입니다. "좋은 접근이에요.

단순하게 시작하세요."

실전 팁

💡 - 도구에 끌려다니지 마세요. 문제를 먼저 정의하고 도구를 선택하세요

• 한 번에 여러 도구를 도입하지 말고, 하나씩 안정화한 후 다음으로 넘어가세요

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10. MLOps 시작하기 실전 가이드

"좋아요, MLOps가 필요한 건 알겠어요. 근데 어디서부터 시작하죠?" 김개발 씨가 물었습니다.

이론은 배웠는데, 막상 실천하려니 막막합니다. 박시니어 씨가 웃으며 말합니다.

"작은 것부터 시작하면 됩니다."

MLOps를 처음 시작할 때 가장 중요한 건 작게 시작하는 것입니다. 처음부터 완벽한 시스템을 구축하려 하면 지칩니다.

먼저 현재 프로젝트의 가장 큰 고통점을 파악하세요. 그것을 해결하는 최소한의 도구를 도입하세요.

성공 경험을 쌓은 후 점진적으로 확장하세요.

다음 코드를 살펴봅시다.

# MLOps 시작하기 - 1주차 실습 코드
# Step 1: MLflow로 실험 추적 시작하기

import mlflow
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# MLflow 실험 시작
mlflow.set_experiment("my_first_mlops_experiment")

# 데이터 준비
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42
)

# 다양한 하이퍼파라미터로 실험
for n_estimators in [10, 50, 100]:
    with mlflow.start_run(run_name=f"rf_n{n_estimators}"):
        # 학습
        model = RandomForestClassifier(n_estimators=n_estimators)
        model.fit(X_train, y_train)
        accuracy = model.score(X_test, y_test)

        # 기록
        mlflow.log_param("n_estimators", n_estimators)
        mlflow.log_metric("accuracy", accuracy)
        mlflow.sklearn.log_model(model, "model")

        print(f"n_estimators={n_estimators}, accuracy={accuracy:.3f}")

드디어 마지막 장입니다. 지금까지 MLOps의 개념, 필요성, 구성요소를 배웠습니다.

이제 실제로 시작할 차례입니다. 김개발 씨가 질문합니다.

"전부 다 해야 하나요?" 박시니어 씨가 단호하게 말합니다. "아니요.

작게 시작하세요." 많은 팀이 MLOps를 도입하다가 실패합니다. 왜일까요?

처음부터 너무 많은 것을 하려고 해서입니다. Kubeflow를 설치하고, Airflow를 구성하고, 모니터링 시스템을 만들고...

몇 달이 지나도 제대로 작동하는 게 없습니다. 성공하는 팀은 다릅니다.

작게 시작하고, 빠르게 성공하고, 점진적으로 확장합니다. 첫 주에 할 일은 단 하나입니다. MLflow를 설치하고 실험을 기록하세요. 위 코드처럼 간단한 예제로 시작합니다.

iris 데이터셋에 랜덤 포레스트를 학습합니다. 하이퍼파라미터와 성능을 MLflow에 기록합니다.

이것만으로도 큰 변화가 생깁니다. 어떤 설정으로 어떤 결과가 나왔는지 한눈에 볼 수 있습니다.

"저번에 좋았던 모델 설정이 뭐였더라?"라는 질문에 바로 답할 수 있습니다. 둘째 주에는 실제 프로젝트에 적용합니다. 현재 진행 중인 프로젝트의 학습 코드에 MLflow를 추가합니다.

모든 실험을 기록하기 시작합니다. 셋째 주에는 팀에 공유합니다. MLflow 서버를 팀 공용으로 띄웁니다.

모두가 실험 결과를 공유하고 비교할 수 있게 됩니다. 넷째 주에는 다음 단계를 계획합니다. 가장 큰 고통점이 무엇인지 파악합니다.

데이터 관리가 문제라면 DVC를 도입합니다. 배포가 문제라면 간단한 CI/CD를 구성합니다.

실제 현업에서 이런 점진적 접근이 효과적인 이유가 있습니다. 첫째, 팀원들이 새로운 도구에 적응할 시간이 필요합니다.

둘째, 작은 성공이 동기 부여가 됩니다. 셋째, 실제로 써보면서 우리 팀에 맞는 방식을 찾을 수 있습니다.

주의할 점이 있습니다. 완벽주의를 버리세요.

처음부터 모든 것을 자동화하려 하지 마세요. 80%의 수동 작업과 20%의 자동화도 이전보다 훨씬 낫습니다.

점점 그 비율을 바꿔 나가면 됩니다. 김개발 씨는 오늘 바로 MLflow를 설치했습니다.

간단한 예제를 돌려봤습니다. "생각보다 어렵지 않네요!" 박시니어 씨가 미소 짓습니다.

"그게 핵심이에요. 어렵지 않게 시작하는 거죠.

나머지는 하다 보면 자연스럽게 알게 됩니다." MLOps는 목적지가 아니라 여정입니다. 완벽한 시스템은 없습니다.

계속 개선하고, 계속 발전시켜 나가는 것입니다. 오늘 첫 걸음을 내딛었다면, 이미 시작한 것입니다.

실전 팁

💡 - 첫 주 목표: MLflow 설치, 간단한 예제 실행, 결과 확인

• 팀의 가장 큰 고통점부터 해결하세요. 모든 문제를 한 번에 풀려 하지 마세요
• 매달 회고하며 다음 개선점을 찾으세요

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이상으로 학습을 마칩니다. 위 내용을 직접 코드로 작성해보면서 익혀보세요!