AI/ML 모델을 프로덕션으로: 효율적인 MLOps 전략과 자동화 방법

인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 현대 소프트웨어 제품에서 필수적인 요소로 자리 잡았습니다. 특히, ChatGPT와 같은 대화형 AI의 급격한 발전과 함께 많은 기업들이 자사 제품에 AI와 ML 기술을 도입하고자 하는 시도를 하고 있습니다. 이러한 기술은 데이터를 분석하고 학습해 성능을 개선함으로써 시간이 지날수록 제품이 더욱 스마트해지고 효율적으로 작동할 수 있게 만듭니다.

하지만 AI/ML 모델을 연구실 수준에서 끝내는 것이 아니라 실제 프로덕션 환경으로 옮기는 것은 큰 도전 과제입니다. 이 글에서는 AI/ML 모델을 프로덕션에 적용하기 위한 MLOps 전략과, 자동화 프로세스를 구축하여 효율적으로 배포하는 방법을 다룹니다.

 

 

AI/ML 모델을 프로덕션으로: 효율적인 MLOps 전략과 자동화 방법

 

 

AI/ML 모델을 프로덕션으로 가져오는 과정

일반적으로 AI/ML 프로젝트는 데이터 과학자를 고용하여 시작됩니다. 데이터 과학자들은 문제를 해결하기 위한 모델을 연구하고, 이를 최적화한 후 DevOps 또는 MLOps 엔지니어에게 넘겨 배포를 진행합니다. 그러나 많은 경우, DevOps 엔지니어들은 AI/ML 모델을 프로덕션으로 배포하는 것에 대한 전문성이 부족할 수 있습니다. 따라서 AI/ML 모델의 CI/CD/CT 파이프라인을 효율적으로 관리할 수 있는 MLOps 엔지니어의 필요성이 대두됩니다.

 

 

성숙한 배포 전략

초기에는 Flask나 FastAPI와 같은 Python 프레임워크를 사용하여 모델을 API로 래핑하고, 이를 Docker나 Kubernetes에 배포하는 방식이 많이 사용됩니다. 이러한 방식은 실험실 환경에서는 효과적일 수 있지만, 프로덕션 환경에서는 적합하지 않을 수 있습니다.

더 성숙한 회사들은 자체 도구를 개발해 AI/ML 모델을 조율하고 배포하지만, 이는 생태계와의 정합성이 부족할 수 있으며 장기적으로 많은 관리 및 유지 보수 비용이 발생할 수 있습니다.

가장 발전된 형태는 Kubeflow, Ray, ClearML과 같은 특화된 머신러닝 플랫폼을 사용하는 것입니다. 이러한 플랫폼은 AI/ML 모델의 전체 생애 주기를 관리할 수 있는 도구를 제공하여 모델 관리와 배포를 체계적으로 할 수 있습니다.

 

 

MLOps에 처음 진입하는 방법

MLOps를 처음 접하는 경우, 적절한 기술 스택을 선택하는 것은 매우 어려운 일입니다. 이에 도움을 줄 수 있는 것이 MLOps 스택 템플릿입니다. 이 템플릿을 통해 각 구성 요소의 요구 사항을 파악하고, 자신에게 적합한 도구를 선택할 수 있습니다. AI/ML 플랫폼 생태계는 빠르게 성장하고 있으며, 적합한 도구를 찾는 것이 성공적인 프로덕션 배포의 핵심입니다.

 

 

AI/ML 프로젝트의 생애 주기

AI/ML 프로젝트는 여러 단계로 나뉩니다.

1. 데이터 수집: 데이터는 AI/ML 프로젝트의 핵심 자원입니다. 프로젝트의 요구에 맞는 데이터를 수집하고, 이를 효율적으로 관리하는 것이 중요합니다.
2. 실험 및 기록: AI/ML 모델을 실험하고 결과를 기록하는 과정에서 데이터 버전 관리 및 실험 추적 도구가 필요합니다.
3. ML 파이프라인 구축: 데이터를 처리하고, 실험 코드와 모델 학습 과정을 자동화하는 파이프라인을 구축합니다.
4. 모델 레지스트리: 학습된 모델을 저장하고, 모델의 버전과 계보를 관리할 수 있는 레지스트리가 필요합니다.
5. 모델 배포 및 모니터링: 프로덕션 환경에 모델을 배포하고, 모델의 성능을 지속적으로 모니터링합니다.

이 모든 단계는 적절한 도구와 플랫폼을 통해 자동화될 수 있으며, 효율적인 MLOps 전략을 통해 관리됩니다.

 

 

적합한 도구 선택하기

현재 AI/ML 생태계에는 수많은 도구와 프레임워크가 존재하며, 각 도구는 프로젝트의 특정 부분을 관리하는 데 사용됩니다. 적절한 도구를 선택하는 것은 성공적인 배포의 핵심입니다. 몇 가지 대표적인 선택지를 살펴보겠습니다.

 

1. 클라우드 서비스

구글 클라우드의 Vertex AI, AWS의 Sagemaker, Azure의 Azure ML은 각 클라우드 제공자가 제공하는 AI/ML 관리 플랫폼입니다. 이들 서비스는 AI/ML 모델의 생애 주기를 관리하는 데 유용하지만, 각 서비스마다 성숙도가 다르고, 비용 측면에서 효율적이지 않을 수 있습니다. 예를 들어, 일부 서비스는 모델 서빙에서 GPU 자원을 비효율적으로 사용할 수 있으며, 이는 불필요한 비용 증가로 이어질 수 있습니다.

 

2. Kubernetes 기반 스택 구축

Kubeflow나 Ray와 같은 오픈소스 프레임워크를 사용해 Kubernetes 위에 자체 스택을 구축할 수도 있습니다. 이러한 프레임워크는 MLFlow와 결합해 사용할 때 완전한 스택을 구성할 수 있습니다. 하지만, 이 방식은 초기 설정과 유지보수에 많은 노력이 필요할 수 있습니다.

 

3. 상업용 제품

ClearML, Weights and Biases와 같은 상업용 솔루션은 최소한의 운영 오버헤드로 전체 솔루션을 제공합니다. 특히 ClearML은 오픈소스 버전도 제공하지만, 이를 자체 호스팅하면 다시 스택을 구축하는 문제로 돌아가게 됩니다.

 

 

MLOps 구축 시 직면하는 도전 과제

MLOps를 구축하고 AI/ML 모델을 프로덕션으로 가져오는 과정에서 여러 도전 과제에 직면할 수 있습니다.

1. 데이터 프라이버시 및 보안: 데이터 보안 문제는 종종 간과되다가 해킹 사고나 규정 준수 요구 사항이 발생했을 때 비로소 주목받습니다.
2. 숙련된 인력 부족: 생태계에 대한 깊은 이해를 가진 숙련된 MLOps 엔지니어가 부족한 경우가 많습니다.
3. 미성숙한 도구: 많은 도구들이 아직 프로덕션 수준에서 완전히 검증되지 않았습니다. 예를 들어, 인기 있는 MLOps 도구 중 일부는 RBAC 및 인증 기능이 부족합니다.
4. 스택에 대한 오해 또는 이해 부족: 잘못된 스택 선택은 비효율적인 프로세스로 이어지며, 이는 비용과 시간의 낭비를 초래할 수 있습니다.
5. 컴퓨팅 자원의 비효율적 사용: GPU 자원 관리의 실패는 막대한 비용을 초래할 수 있습니다. 처음에는 비용을 간과하다가 나중에 막대한 청구서를 받고 놀라는 경우도 많습니다.

 

 

결론

AI/ML 모델을 프로덕션에 성공적으로 배포하기 위해서는 MLOps 전략을 잘 이해하고, 적합한 도구와 플랫폼을 선택하는 것이 중요합니다. 클라우드 서비스, Kubernetes 기반 스택 구축, 상업용 솔루션 등 다양한 선택지가 존재하며, 각 조직의 요구 사항에 맞는 솔루션을 선택해야 합니다.

MLOps는 단순한 모델 배포 이상의 의미를 가지며, 지속적인 모니터링과 관리, 자동화된 파이프라인 구축, 효율적인 리소스 사용까지 포함하는 포괄적인 전략입니다. 이를 통해 AI/ML 모델을 더 안정적이고 효율적으로 운영할 수 있으며, 장기적으로 제품 성능을 극대화할 수 있습니다.