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“AI는 도입했지만, 기대만큼의 성과는 나오지 않는 것 같아요.”
AI를 도입한 많은 기업 담당자들이 속으로 곱씹고 있는 솔직한 고민일 겁니다. AI 붐에 휩쓸려 너도나도 인공지능 도입에 나섰지만, 정작 매출 증대나 업무 효율과 같은 실질적 변화를 체감하기는 어렵죠. 투자는 했는데 좀처럼 가시화 되지 않는 ROI 앞에서 많은 기업들은 “혹시 우리가 뭔가 잘못하고 있는 건 아닐까?”하는 의구심을 품게 됩니다.
문제는 우리가 생각하는 곳에 있지 않습니다. 모델 개발 실력이 부족한 것도, 데이터가 없어서도 아니에요.
오히려 오픈소스와 클라우드 서비스가 발달하면서 모델을 만드는 것은 이제 큰 장벽이 아니거든요.
진짜 함정은 바로 ‘운영’에 있습니다.
전통적인 소프트웨어는 한 번 완성하면 안정적으로 작동하지만, AI는 다릅니다. 살아있는 생명체처럼 끊임없이 변화하는 데이터와 비즈니스 환경에 따라 성능이 달라지죠. 마치 키우기 까다로운 반려식물처럼, 지속적인 관리와 세심한 모니터링이 없으면 제기능을 발휘하기 어렵습니다.
결국 성공적인 AI 도입을 가르는 진짜 열쇠는 바로 ‘지속가능한 운영 환경’을 구축하는 데 있습니다.
이러한 운영 문제를 해결하기 위해 떠오른 개념이 “MLOps”인데요.
오늘은 MLOps가 무엇인지, 그리고 라온피플의 MLOps 플랫폼 EZ PLANET은 어떤 해답을 제시하는지 이야기해 보겠습니다.
MLOps란 무엇이고, 왜 필요한걸까요?
MLOps는 Machine Learning Operations의 줄임말로, 머신러닝 모델의 개발과 운영을 하나로 연결하는 통합 관리 방법론입니다. 기존 머신러닝 프로젝트에서 겪는 모델 성능 저하, 복잡한 배포 과정, 버전 관리의 어려움 등을 해결하면서, AI 운영 전반을 체계화하고 자동화합니다. 이를 통해 ML 엔지니어는 효율적인 환경에서 모델을 학습시킬 수 있고, 완성된 모델을 실제 비즈니스에 안정적으로 서빙할 수 있습니다.
MLOps의 역할
MLOps의 가치
- 운영 자동화 및 표준화
→ 코드, 데이터, 모델, 인프라 등 머신러닝 시스템을 구성하는 복잡한 요소의 통합관리 지원
→ 개발부터 운영까지 전 과정을 효율적으로 제어하고, 시스템 전반의 복잡성 간소화
→ 하나의 표준화된 파이프라인을 통해 여러 팀 간의 협업 강화 - 비즈니스 민첩성 및 ROI향상
→ 모델 개발과 배포 과정을 자동화함으로써, 비즈니스 아이디어가 시장에 출시되는 시간 단축
→ 자원 활용의 효율성을 극대화하여 운영 비용 절감 → ROI향상 - 운영 안정성 및 신뢰도 확보
→ 모델 성능의 지속적 관리 및 문제 발생 시 신속한 대응 체계 마련으로 서비스 안정성 보장
결론적으로, MLOps는 머신러닝 모델의 전체 생명주기를 체계적으로 관리할 수 있는 기반을 마련하여, AI 프로젝트를 단발성이 아닌 지속적인 성과를 창출하는 비즈니스로 성장시킵니다.
MLOps의 핵심 구성 요소
MLOps의 핵심 구성 요소는 머신러닝 모델의 개발부터 배포, 운영까지 전체 수명주기를 효율적으로 관리하기 위한 주요 단계와 기술로 이루어져 있습니다.
1. 데이터 관리 (Data Management)
- 모델 학습에 필요한 데이터셋 정리 및 버전 관리, 라벨링 지원
2. 모델 훈련 및 실험 관리 (Model Training & Experiment Tracking)
- 다양한 알고리즘과 하이퍼파라미터를 사용한 모델 훈련, 각 실험 결과를 추적하며 비교할 수 있는 환경 제공
3. 모델 학습 및 검증 (Model Training & Validation)
- 실제 운영 환경에서 신뢰도 높은 모델 확보를 위해 오버피팅과 언더피팅을 방지하고 다양한 지표로 모델 성능 검증
4. 배포 및 서빙 (Deployment & Serving)
- 훈련된 모델을 API 형태로 쉽게 배포하고, 다양한 환경(클라우드, 온프레미스)에서 서비스할 수 있도록 지원
5. 모델 모니터링 및 재학습 (Monitoring & Retraining)
- 모델 학습, 테스트, 배포 과정을 자동화하는 파이프라인 지원
- 모델의 성능 저하를 감지하면 자동으로 재훈련(CT, Continuous Training)을 시작하는 기능 포함
6. 협업 및 권한 관리 (Collaboration & Governance)
- 데이터 사이언티스트, ML 엔지니어, 운영팀 간 협업 환경 표준화
- 접근 권한을 체계적으로 관리하여 보안성과 생산성 유지
이처럼 MLOps는 복잡하게 얽힌 여러 요소들을 다루기 때문에 단일 툴만으로는 관리가 어렵습니다. 이러한 운영의 복잡성을 해결하기 위해, 라온피플의 EZ PLANET과 같은 통합 플랫폼이 필수적인 해결책으로 떠오르고 있습니다.
그럼, 지금부터 라온피플의 MLOps 플랫폼 EZ PLANET에 대해서 살펴보겠습니다.
MLOps 플랫폼, EZ PLANET
EZ PLANET은 데이터 사이언티스트와 머신러닝 엔지니어에게 일관된 One Process 협업 환경을 제공해, 반복적인 데이터 처리부터 실험 추적, 모델 관리, 배포, 모니터링까지 전 과정을 자동화하고 간편하게 관리할 수 있도록 돕는 통합 솔루션입니다.
EZ PLANET의 기본 구성
EZ PLANET의 핵심 기능
1. 조직과 부서별로 유연하게 설정 가능한 Member 관리기능
AI 운영의 권한을 상황에 맞게 자유롭게 설정할 수 있습니다.
2. 데이터 리소스를 절감하는 일괄 이미지 전처리 기능
툴 레벨의 이미지 전처리를 할 수 있으며, 데이터 관리 중앙화로 이력 관리 및 재활용이 가능합니다.
3. 손쉬운 라벨링 툴(Tool) 제공
데이터 라벨링부터 학습까지 지원하며, 단축키·히스토리·오토라벨링 등 쉬운 사용성을 제공합니다.
4. 다양한 AI 모델 연동 지원
자체 개발한 AI 모델을 비롯하여 SOTA 모델 및 그외 제공받은 AI 모델 모두 활용 가능합니다.
5. AI 지속 학습 지원
알고리즘, 파라미터, 버전, 웨이트 관리를 지원합니다.
6. GPU 자원 공유 및 병렬 학습 지원
GPU 자원을 다른 사용자와 공유할 수 있으며, 병렬 학습으로 학습 시간을 단축합니다.
7. GPU 자원 모니터링 기능
필요한 GPU의 용량과 사용 가능/불가능한 GPU 용량을 확인 할 수 있습니다.
8. GUI 기반의 파이프라인 연결 기능
직관적인 UI &UX로 쉽고 빠르게 파이프라인을 연결할 수 있습니다.
9. 파이프라인 스케쥴 자동화 기능
반복적인 파이프라인 업무 수행을 위한 자동화 스케줄 관리 기능을 제공합니다.
이러한 기능 덕분에 EZ PLANET은 머신러닝 수명 주기 전체의 운영과 동기화를 효율적으로 자동화하여 생산성을 극대화하고 오류를 최소화합니다.
EZ PLANET의 효과
EZ PLANET은 기업의 AI 역량을 극대화하며, 다음과 같은 실질적인 효과를 구현합니다.
1. 신속한 배포와 품질 혁신
모델 개발부터 배포까지의 과정을 자동화하고 표준화함으로써, AI 솔루션 출시 기간을 획기적으로 단축합니다. 동시에, 시스템 전반의 효율성을 높여 AI 서비스의 안정적인 품질을 보장합니다.
2. 획기적인 비용 절감 효과
반복적인 수작업을 제거하여 불필요한 운영비를 최대 30%까지 절감합니다. 또한, GPU 비용을 25% 이상 절감하여재정적 효율성과 안정적인 운영 구조를 동시에 확보할 수 있습니다.
3. AI 모델의 장기적 신뢰성 확보
지속적인 학습과 최적화를 통해 95% 이상의 높은 검사 정확도를 유지하여, 모델 성능을 장기간 안정적으로 보장합니다.
4. 비즈니스 민첩성 및 ROI 극대화
제품 개발부터 운영에 이르는 전 과정을 유기적으로 연결하고 단순화합니다. 자동화된 운영, 비용 최적화, 성능 유지, 민첩한 비즈니스를 통해 기업의 투자 대비 효과(ROI)를 극대화합니다.
마치며
이번 글에서는 MLOps의 기본 개념과 라온피플의 MLOps 플랫폼 ‘EZ PLANET’의 핵심 기능과 효과들을 간략히 소개해드렸습니다.
다음 포스팅에서는 실제 적용 사례와 세부 기능들을 자세히 다뤄보겠습니다.
MLOps 도입을 고민하고 계시다면, 다음 포스팅도 놓치지 마세요!
