MLOps란
기계 학습 및 딥 러닝 분야가 IT의 큰 기술 트렌드가 되면서 다양한 연구가 진행되고 확산되고 있습니다. 좋은 연구 성과들이 빛을 내면서 이제는 연구 성과를 사람들의 실생활에 적용하기 위한 많은 노력들이 진행 중입니다. The OverFlow에 따르면 기계 학습 프로젝트 87% 가1, Redapt에 따르면 90%의 기계학습 프로젝트가 최종 서비스까지 완성되지 않는다고 합니다.2 기계학습 개발과 서비스로 이어지는 흐름은 우선 데이터 사이언티스트가 데이터를 분석해서 나온 특징이나 모델의 결과를 서비스 제품에 올려, 온라인 예측이나 배치 예측을 가동하는 식으로 이어집니다. 이를 위해 데이터 분석 외에도 재현성, 출시된 모델 버전 관리, 데이터 버전 관리, 데이터 및 학습/예측 코드 및 모델 버전 구성 관리, 데이터 드리프트 모니터링 등, 모델 성과를 계속해서 고객에게 전달하기 위한 대응이 필요합니다.
MLOps는 Machine Learning Operations의 약자로, 데이터 전처리, 모델 개발, 배포, 운영 등을 포함한 기계 학습의 라이프 사이클을 관리하는 기술 및 도구를 말합니다. 기존 소프트웨어 개발 방법인 “DevOps” 개념에 “데이터”와 “훈련 모델”이 추가되었고, 전체를 아우르는 기계 학습의 라이프 사이클 관리가 더해집니다. MLOps의 기본 도구에는 DevOps의 CI(continuous integration)/CD(continuous delivery)에 CT(Continuous Training)가 추가되었습니다.