머신러닝에서의 지속적 통합과 지속적 제공(CI/CD)이란 무엇인가?
대부분의 사람들은 전통적인 소프트웨어에서의 CI/CD에 익숙합니다. 그렇다면 머신러닝에서는 어떻게 작동할까요? 알아두면 좋은 핵심 내용을 정리했습니다. 이 글은 AI 번역본입니다. 오역이 의심되면 댓글로 알려주세요.
Created on September 15|Last edited on September 15
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전통적인 소프트웨어 개발에서는 지속적 통합(CI)과 지속적 제공(CD)이 오랫동안 일반적인 관행이었지만, 머신러닝 분야는 최근 몇 년에 걸쳐서야 이에 발맞춰 따라잡고 있습니다.
이 글에서는 머신러닝에서의 CI/CD가 안고 있는 주요 과제, 이를 극복하는 방법, 그리고 과정 전반에서 도움이 되는 도구들을 살펴보겠습니다.
목차
지속적 통합이란?MLOps에서의 지속적 통합이란?MLOps에서의 지속적 통합 단계MLOps에서 지속적 통합의 이점지속적 제공이란?지속적 제공과 지속적 배포의 차이머신러닝에서의 지속적 제공 단계지속적 제공의 이점결론
지속적 통합이란?
지속적 통합은 소프트웨어와 머신러닝(ML) 모델 개발을 위한 협업 관행입니다. 각자 따로 작업하다가 마지막에 한꺼번에 병합하는 대신, CI는 변경된 코드를 공용 저장소에 자주 통합하도록 장려합니다. 개발자가 코드를 한 단위 완성할 때마다 메인 코드베이스에 병합합니다. 이 과정은 자동화되어 코드를 컴파일하고 테스트를 실행해 모든 기능이 정상 동작하는지 확인합니다. 문제를 초기에 발견함으로써 CI는 팀워크를 강화하고 코드 품질을 높이며, 이후에 발생할 수 있는 큰 문제를 예방합니다.
MLOps에서의 지속적 통합이란?
에서 MLOps지속적 통합에서는 머신러닝 코드 변경 사항을 공용 버전 관리 저장소에 자주 병합합니다. 이어서 자동화된 빌드와 테스트를 수행해 기존 ML 모델과 코드베이스와의 호환성을 검증합니다. 지속적 통합은 협업을 촉진하고 코드 품질을 유지하며 효율적인 ML 모델 개발을 지원한다는 점에서 MLOps에서 매우 중요합니다.
MLOps에서의 지속적 통합 단계
- 코드 커밋: CI 파이프라인은 개발자가 Git과 같은 버전 관리 시스템에 코드 변경 사항을 공유하는 것부터 시작합니다. 이러한 협업은 코드베이스의 일관성과 체계를 강화합니다.
- 자동화된 빌드: 코드가 커밋되면 자동화된 빌드 프로세스가 코드를 컴파일하고, 오류나 누락된 종속성을 점검하며, 테스트에 사용할 실행 가능한 아티팩트를 생성합니다. 이 과정은 모든 코드 구성 요소가 매끄럽게 통합되도록 돕습니다.
- 단위 테스트: 단위 테스트는 개별 코드 구성 요소를 독립적으로 검증하여 각 부분이 올바르게 동작하고 의도한 목적을 충족하는지 확인합니다. 이 단계는 애플리케이션의 기본 구성 요소를 유효화합니다.
- 통합 테스트: 통합 테스트는 서로 다른 코드 구성 요소 간의 상호 작용을 검증하여 전체 시스템이 일관되게 동작하도록 합니다. 이 단계는 모든 부분이 조화롭게 함께 작동하는지 확인해 시스템 전반의 성능 향상에 기여합니다.
MLOps에서 지속적 통합의 이점
- 초기 이슈 감지: 지속적 통합은 변경 직후 테스트를 실행해 문제를 조기에 식별할 수 있게 합니다. 이러한 선제적 접근은 디버깅을 단순화하고 문제가 확대되는 것을 방지합니다.
- 안정적인 모델 성능: 변경 이후 자동화된 테스트를 실행함으로써 지속적 통합은 ML 모델의 성능과 신뢰성을 유지합니다. 이 과정은 새로운 업데이트로 인한 교란으로부터 모델의 무결성을 보호하고, 모델 성능을 저하시키는 데이터 드리프트 및 기타 문제를 조기에 발견하도록 돕습니다.
- 더 빠른 반복:** 지속적 통합은 통합, 빌드, 테스트 과정을 자동화하여 데이터 사이언티스트가 새로운 아이디어와 개선 사항을 더 빠르게 실험할 수 있게 합니다. 이러한 자동화는 개발 주기를 가속하고 혁신을 강화합니다.
지속적 제공이란?
MLOps에서의 지속적 제공은 머신러닝 모델을 프로덕션 환경에 자동으로 배포하여 끊김 없는 업데이트를 제공합니다. 이 방식은 모델 제공 과정을 단순화해 데이터 사이언티스트가 모델을 수월하게 릴리스할 수 있게 합니다. 지속적 제공에서는 테스트와 검증을 수행하는 자동화 파이프라인이 배포 과정을 관리합니다. 즉, 모델이 항상 프로덕션 배포 준비 상태를 유지합니다.
이는 배포가 원활하고 신뢰성 있게 처리된다는 확신 속에서 데이터 사이언티스트와 머신러닝 ��지니어가 혁신과 모델 개선에 집중할 수 있게 합니다.
지속적 제공과 지속적 배포의 차이
지속적 제공과 지속적 배포는 모두 업데이트 전달을 자동화해 빈번하고 신뢰할 수 있으며 효율적인 릴리스를 이루는 것을 목표로 합니다. 두 방법 모두 빌드, 테스트, 배포 과정을 자동화해 워크플로를 간소화하고 팀 간 협업을 촉진합니다. 다만 두 관행 사이에는 중요한 차이가 있습니다.
지속적 제공에서 MLOps에서는 머신러닝 모델이 항상 배포 가능한 상태로 유지됩니다. 자동화된 파이프라인이 모델 변경 사항을 검증하고 배포 준비를 수행합니다. 다만 실제 프로덕션 배포에는 사람의 승인이나 개입이 필요합니다. 이 방식은 모델을 언제든지 배포할 수 있도록 준비해 두면서도, 배포 시점을 통제할 수 있게 해 줍니다.
반대로, 지속적 배포 프로덕션 배포의 최종 단계까지 전체 과정을 자동화합니다. 코드 변경 사항이 자동화된 테스트와 스테이징을 통과하면 사람의 개입 없이 프로덕션에 자동으로 릴리스됩니다. 이 방식은 최종 사용자에게 빠르고 지속적인 업데이트를 제공합니다.
지속적 제공과 지속적 배포 중 무엇을 선택할지는 조직의 위험 감수 성향과 자동화된 프로세스에 대한 신뢰 수준에 달려 있습니다. 지속적 제공은 배포 시점을 더 세밀하게 통제할 수 있는 반면, 지속적 배포는 속도와 자동화를 중시해 새로운 기능을 즉시 제공할 수 있게 합니다.
머신러닝에서의 지속적 제공 단계
지속적 제공은 지속적 통합의 초기 단계를 기반으로 하며, 코드 커밋, 자동 빌드, 단위 테스트, 통합 테스트의 네 가지 단계를 공유합니다. 지속적 제공에만 해당하는 추가 단계는 다음과 같습니다:
- 스테이징 배포: CI에서 자동화된 테스트를 성공적으로 마치면, 머신러닝 모델은 프로덕션과 유사한 스테이징 환경에 배포됩니다. 이 단계에서는 통제된 환경에서 추가 검증과 테스트를 수행할 수 있습니다.
- 사용자 인수 테스트(UAT): 선정된 사용자 그룹이 모델을 시험해 자신들의 요구 사항과 기대치를 충족하는지 확인합니다. 필요한 조정을 위해 피드백을 수집합니다.
- 프로덕션 자동 배포: 모델이 이전 모든 단계를 통과하면 프로덕션 환경에 자동으로 배포됩니다. 이 과정은 지속적 제공 도구에 의해 관리되며, 사전에 정의된 워크플로를 따릅니다.
- 모니터링과 피드백: 프로덕션에서 ML 모델을 지속적으로 모니터링하면 문제나 성능 편차를 신속하게 파악할 수 있습니다. 이러한 피드백 루프는 잠재적 문제에 대한 즉각적인 대응으로 이어집니다.
지속적 제공의 이점
- 신속하고 신뢰할 수 있는 배포: 지속적 제공은 배포 과정을 자동화하여 소프트웨어 업데이트가 사용자에게 빠르고 일관되게 전달되도록 합니다. 이는 시간과 노력을 절감해 새로운 기능과 개선 사항을 적시에 제공할 수 있게 합니다.
- 안정적인 모델 성능: 자동화된 테스트는 코드가 변경된 이후에도 ML 모델이 신뢰성을 유지하도록 합니다. 이를 통해 모델의 정확성과 안정성이 보장되어 사용자에게 일관된 결과를 제공합니다.
- 협업과 가시성: 지속적 제공은 데이터 사이언티스트와 ML 엔지니어 간의 협업을 촉진합니다. 변경 사항에 대한 즉각적인 피드백과 공동 코드 저장소를 제공하여 팀워크와 지식 교류를 활성화합니다.
- 배포 위험 감소: 자동화된 배포 프로세스는 프로덕션 릴리스 과정에서 발생할 수 있는 인간 오류와 불일치를 최소화하여, 안전하고 신뢰할 수 있는 배포를 가능하게 하고 안심할 수 있게 해줍니다.
결론
MLOps에서의 지속적 통합(CI)과 지속적 제공(CD)은 그만한 이유가 있는 모범 사례입니다. 불필요한 마찰을 줄이고 반복적인 수동 인계 과정을 없애며, 모델의 성능과 신뢰성을 지속적으로 유지하는 데 도움을 줍니다.
CI/CD는 협업 기반 개발, 빈번한 코드 통합, 자동화된 테스트를 통한 초기 이슈 탐지, 그리고 모델 릴리스 프로세스의 자동화를 강조합니다. 이러한 자동화는 프로덕션 환경으로의 배포를 원활하고 신뢰할 수 있게 만들어 수동 개입의 필요성을 줄이고 배포 위험을 최소화합니다.
그리고 MLOps에서의 CI/CD는 전통적인 소프트웨어 DevOps에 비해 아직 성숙도가 낮지만, 그 격차는 빠르게 줄어들고 있습니다. 모델이 더욱 강력해지고 자동화된 테스트와 배포 기술이 계속 발전함에 따라, CI/CD의 중요성은 한층 커질 것입니다. 이는 엔지니어가 더 높은 신뢰와 속도로 개발할 수 있게 하고, 조직이 프로덕션 모델이 데이터 드리프트로 성능이 저하되지 않도록 신뢰할 수 있게 해줍니다.
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