인공지능(AI, artificial intelligence)이 연구실을 넘어 실제 산업 현장(real-world)의 다양한 애플리케이션으로 확장됨에 따라 대규모 AI 시스템을 운영할 수 있는 역량은 그 어느때보다 중요해졌습니다. 머신러닝 운영(이하 MLOp, machine learning operations)은 AI의 혁신과 실질적인 구현을 연결하는 핵심적인 프레임 워크입니다. 현재는 AI 모델과 하드웨어가 많은 주목을 받는 가운데, MLOps는 보이지 않는 곳에서 확장성과 안정성을 보장하며 다양한 비즈니스 요구사항을 만족하는 AI 솔루션을 운영하기 위한 필수적인 역할을 수행합니다.

복합 AI(compound AI), AI 에이전트(AI Agent) 등 고도화 된 AI 시스템들이 부상함에 따라 오랜 기간 AI 운영의 기반이 되었던 MLOps의 중요성은 더욱 높아졌습니다. 다양한 케이스에 대응이 가능한 복합적인 AI 시스템 아키텍처는 복잡한 워크플로우를 관리하고, 확장성을 보장하며, 안정적인 성능을 제공하는 강력한 운영 프레임워크를 필요로 합니다.

이 포스팅에서는 MLOps의 기본 개념을 다시 살펴보고, 주요 기능과 더불어 복합 AI 시스템(compound AI system)과 AI 에이전트를 지원하는 MLOps의 역할을 소개합니다.

MLOps란?

MLOps, 즉 머신러닝 운영은 모델 개발-배포-모니터링 및 재학습에 이르는 머신러닝 수명 주기(machine learning lifecycle)를 최적화 하는 접근 방식입니다. MLOps는 AI가 실험 단계에서 시스템을 통해 생산 환경으로 막힘없이 전환될 수 있도록 다양한 도구, 프로세스, 유관부서의 통합을 지원합니다.

AI 모델이 복잡해지고, 더욱 다양한 어플리케이션이 생겨나면서 MLOps는 머신러닝 시스템을 안정적으로 배포하고, 모니터링 하고, 확장하기 위한 핵심적인 역할을 수행합니다. MLOps가 없이는 비즈니스에서 비효율성, 모델 노후화, 낮은 확장 가능성으로 AI의 완전한 잠재력을 이끌어낼 수 없습니다.

MLOps의 핵심 사용자

MLOps는 머신러닝 워크플로우를 최적화 하고 막힘없는 협업을 지원하며 AI 기반 조직 내의 다양한 역할을 잇는 핵심적인 가교 역할을 수행합니다.

  • 데이터 과학자(Data Scientist): MLOps를 기반으로 데이터 준비, 실험 관리, 학습 파이프 관리 등을 자동화 하고 모델 개발과 성능 개선에 집중할 수 있습니다.
  • 머신러닝 엔지니어(ML Engineer): 확장성과 효율성, 그리고 운영 안정성을 보장하는 MLOps 워크플로우를 바탕으로 프로덕션 환경에 모델을 원활하게 배포합니다.
  • IT 기획/운영: MLOps 프레임 워크로 AI 시스템의 성능을 실시간으로 모니터링 하며 인프라를 관리하고 시스템을 안정성 있게 운영합니다.
  • 비즈니스 기획/운영: 일관되고 안정적으로 운영되는 AI 시스템을 통해 인사이트를 도출하고, 비즈니스 목표를 위한 데이터 기반 의사결정을 수행합니다.

MLOps는 주요한 역할들을 하나로 묶으며 AI 기반의 조직적인 역량을 극대화 하여 혁신과 생산성 향상을 극대화합니다.

MLOps vs. DevOps, 어떻게 다른가?

MLOps와 DevOps는 자동화와 지속적 통합 및 배포(continuous integration, continuous delivery/deployment)를 중심으로 한 워크플로우 개선 및 협업 촉진이라는 공통점을 갖고 있습니다. MLOps는 머신러닝 시스템의 고유한 과제를 해결하기 위해 DevOps에서 확장된 개념입니다. 정적인 소프트웨어와 달리 머신러닝 모델은 역동적이며 지속적인 업데이트와 재학습을 요구합니다. 또한, 시시각각 변화하는 방대한 데이터 특성을 반영해 데이터 준비-변환-통합을 위한 강력한 파이프라인도 필요합니다.

MLOps를 활용하면 시시각각 변화하는 데이터와 운영 환경 속에서도 모델을 안정적으로 운영하며 성능 저하를 방지할 수 있습니다. MLOps는 모니터링, 재학습, 지속적인 검증 프로세스를 통합해 머신러닝 시스템의 장기적인 안정성을 보장합니다. 이러한 MLOps의 특화된 접근 방식은 AI 중심 조직의 복잡하고 다양해지는 요구를 충족시키며, DevOps의 필연적인 진화를 이끌어냅니다. DevOps와 MLOps의 차이, 그리고 보다 기술적인 접근과 구현 방법이 궁금하다면 마키나락스의 엔지니어들이 집필한 기술문서 모두의 MLOps와 아래의 블로그 포스팅들을 함께 확인해보세요.

MLOps의 주요 이점

MLOps는 빠르고 정확한 머신러닝 모델의 배포와 운영을 실현하며 AI 운영을 효율화 합니다. 이를 통해 확장성, 협업, 컴플라이언스 등에서 발생할 수 있는 문제를 해결하며, AI 기반의 비즈니스 프로세스 구축과 의사결정을 최적화 할 수 있습니다.

  1. 신속한 배포: 데이터 전처리와 모델 검증 등을 자동화 하여 AI 솔루션을 출시하는 시간(time-to-market)을 단축합니다.
  2. 협업의 향상: 표준화 된 워크플로우와 공유 가능한 플랫폼을 기반으로 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, IT 운영 조직 간의 커뮤니케이션을 강화합니다.
  3. 높은 신뢰성: 지속적인 모니터링과 검증은 모델과 데이터의 성능 저하를 방지해 장기적인 일관성과 성능을 확보할 수 있습니다.
  4. 확장성 강화: MLOps는 복수의 모델과 대규모 데이터셋을 효율적으로 운영할 수 있는 확장성을 제공합니다.
  5. 비용 최적화: 자동화를 통해 반복되는 수작업을 제거해 운영 비용을 낮추고, 자원 활용을 개선합니다
  6. 강력한 거버넌스: 버전 컨트롤, 모니터링, 작업 이력 관리 도구를 통해 AI 운영 과정에서의 규제 준수와 윤리를 만족합니다.

MLOps의 필수 기능

MLOps Key Features with pipeline

MLOps는 머신러닝 모델의 효과적인 운영에 필요한 도구와 프로세스를 제공합니다. 데이터 파이프라인 관리부터 모델의 배포와 모니터링까지, 신뢰성 있고 확장 가능한 AI 솔루션 구현을 위한 체계적인 접근방식을 제시합니다.

  1. 데이터 관리: 머신러닝에 대한 신뢰는 신뢰할 수 있는 데이터로에서 나옵니다. MLOps는 모델의 재현성을 보장하는 데이터 버전 관리는 물론, 데이터 클리닝과 피처 엔지니어링 등을 자동화 한 전처리 파이프라인을 제공합니다. 이러한 기능은 복합 AI, AI 에이전트 등과 같이 정제되고 통합된 멀티모달 데이터를 필요로 하는 고도화 된 AI 시스템에 필수적입니다.
  2. 모델 개발: MLOps는 조직이 다양한 접근 방식을 비교하고 개선할 수 있는 실험 추적 기능을 제공합니다. 소프트웨어 엔지니어와 데이터 과학자는 통합된 환경에서 더욱 효율적으로 협업하고, AutoML을 기반으로 모델 선택과 최적화 속도를 높일 수 있습니다.
  3. 모델 배포: MLOps는 CI/CD 파이프라인를 기반으로 테스트와 배포를 자동화하여 모델을 프로덕션 환경에 간편하게 통합합니다. 다중 환경 지원과 확장 가능한 인프라는 실시간 및 배치 예측 관리를 강화하여 막힘없는 배포를 보장합니다.
  4. 모니터링 및 지속적인 학습: 배포된 모델은 지속적인 성능 유지를 위해 지속적인 모니터링이 필요합니다. MLOps는 실시간 성능 추적과 이상탐지, 자동 재학습 파이프라인을 제공합니다.
  5. 거버넌스와 컴플라이언스: 버전 관리와 작업 이력 기능으로 투명성과 책임성을 확보합니다. 민감한 데이터를 보호하고, 시스템의 무결성을 유지하기 위한 접근 권한 관리 기능은 규정과 윤리적 AI 운영을 준수하도록 돕습니다.

마키나락스가 MLOps의 요구사항을 충족하는 방법

마키나락스의 AI 플랫폼 런웨이(Runway)는 멀티모달 데이터, 고도화 된 AI 기술, 기업의 시스템을 막힘없이 연결하여 복합 AI 시스템(compound AI system)을 설계하고 복잡한 과제를 해결할 수 있는 선도적인 MLOps 기능을 제공합니다.

런웨이는 클릭 기반의 AutoML, 통합된 개발-운영 환경 제공, 지속적인 통합/배포/학습(CI/CD/CT) 등의 핵심적인 기능을 제공해 AI 운영의 라이프 사이클을 최적화합니다. 또한 고도화 된 거버넌스 기능으로 투명성, 컴플라이언스, 신뢰성을 확보하고 강력한 성능으로 신속하게 AI 운영을 확장할 수 있습니다.

런웨이는 AI 혁신과 뛰어난 운영 역량을 하나로 연결해 기업이 스스로 확장성 있는 AI 솔루션을 구축하고, AI 전환(AX, AI Transformation)을 달성하도록 돕습니다.

MLOps는 단순한 프레임워크가 아닙니다. AI의 잠재력을 극대화 하는 첫걸음입니다. AI 시스템이 고도화되고 유기적으로 연결되는 지금, MLOps는 확장성과 신뢰성을 갖춘 AI 솔루션을 구현하기 위한 필수 요소입니다. 복합 AI 시스템 구축, AI 에이전트의 도입, 그리고 AI로 비즈니스 목표를 달성하기 위해서는 MLOps 역량을 강화하는 것이 성공의 핵심이 될 것입니다.

세계 100대 AI 기업 마키나락스가 런웨이로 귀사의 AI 도입과 혁신을 어떻게 지원할 수 있는지 확인해보세요. 

 

Note: 이 포스팅은 MLOps: The Foundation for Scalable and Reliable AI에서 번역되었습니다.