[MLOps] MLOps란? MLOps가 필요한 이유

MLOps란?

• MLOps = Machine Learning + Operations
• 쉽게 말해, 머신러닝 모델을 잘 만들고, 잘 배포하고, 잘 관리하기 위한 방법과 도구

머신러닝은 단순히 모델만 만든다고 끝이 아니라 서비스로 운영하려면 유지·보수, 실험 관리, 오류 대응이 필수적인데 이러한 모든 과정을 자동화·체계화 한것이 MLOps 입니다!

 

머신러닝 모델의 특징과  MLOps가 필요한 이유

머신러닝 모델 특징 - 1. 같은 코드라도 데이터가 다르면 모델이 달라진다.

• 똑같은 머신러닝 모델을 쓰더라도 어떤 데이터를 학습시키느냐에 따라 완전히 다른 모델이 만들어짐
• 예를 들어 Object Detection 알고리즘을 쓰더라도
  • 의료 영상 데이터 => 종양 탐지 AI
  • 도로 영상 데이터 => 차량 탐지 AI 
• 이렇게 데이터가 바뀌면 전혀 다른 모델이 만들어지는 것이 특징

 

머신러닝 모델 특징 - 2. 같은 문제여도 데이터 특성에 따라 성능이 달라진다. 

• 똑같이 "사과 vs 배" 를 맞히려 해도 
  
  • 빨간 사과만 학습했다면 초록 사과를 잘 못 구분할 수 있음
  • 배 배경 사진이 항상 하얀색이였다면, 갑자기 초록 배경이 나오면 헷갈림
• 결국, 데이터가 어떻게 생겼느냐에 따라 모델 성능은 확 달라짐

 

머신러닝 모델 특징 - 3. 같은 코드 + 같은 데이터라 하더라도 모델 종류가 다르면 성능이 달라진다. 

• 같은 데이터, 같은 문제를 풀더라도 어떤 머신러닝 알고리즘을 쓰느냐에 따라 성능이 달라질 수 있음
• 예를 들어 "사과 vs 배"를 맞히는 문제에서도
  • Decision Tree → 간단하고 빠르지만, 복잡한 패턴은 잘 못 잡을 수 있음
  • Random Forest → 여러 트리를 결합해 더 정확한 예측 가능
  • 딥러닝(CNN) → 이미지에서 복잡한 특징을 뽑아내 높은 성능을 낼 수 있지만 많은 데이터와 시간 필요
• 같은 데이터라도 모델 종류에 따라 성능이 달라지는 것이 머신러닝 특징

 

정리하자면,

• 데이터가 달라지면 다른 모델이 되고
• 데이터 특성이 조금만 달라도 성능이 바뀌고
• 같은 데이터여도 어떤 모델을 쓰느냐에 따라 결과가 바뀐다. 

=> 즉, 머신러닝 모델만 해도 복잡도가 매우 높다. 

=> 그래서 이러한 머신러닝 특징들 때문에 MLOps가 반드시 필요하다.

 

MLOps 도입 시 장점

1. 모델 개발에 집중할 수 있다. 

• 데이터 과학자나 개발자는 모델 개발에 집중할 수 있음
• 반복적인 수작업이나 환경 세팅에 뺏기지 않아도 됨

 

2. 실험을 정리하고 관리할 수 있다.

• 머신러닝 개발을 하다보면, 
  • 데이터 버전
  • 코드 버전
  • 파라미터
  • 모델 성능
• 이런 걸 모두 기록해두어야 하는데 나중에 "어떤 모델이 제일 좋았더라?" 하고 찾아볼 때 쉽게 비교하고 재현할 수 있음

 

3. 문제가 생기면 빠르게 재현할 수 있다.

• AI 서비스 성능이 갑자기 떨어지는 경우 그대로 재현해 볼 수 있음
  • 예를 들면, 낮 사진만 학습했는데, 갑자기 밤 사진이 들어와서 모델이 헷갈리는 경우 MLOps가 잘 구축되어 있으면, 문제 당시의 코드, 데이터, 환경 설정을 그대로 재현하여 빠르게 문제 원인을 찾고 해결할 수 있음.

 

=> MLOps는 모델 개발에 집중하게 해주고, 실험과 문제 해결을 체계적이고 빠르게 할 수 있게 만들어준다!