MLOps

MLOps란?

MLOps(Machine Learning Operations)는 머신러닝 모델을 실제 서비스에 안정적으로 배포하고 운영하는 방법론입니다. 맛있는 요리를 한 번 만드는 것과, 꾸준히 같은 품질을 제공하는 식당 운영의 차이와 비슷합니다. 모델만 잘 만드는 것이 아니라, 데이터 흐름과 배포, 모니터링, 업데이트까지 체계가 필요합니다.

어떻게 작동하나요?

MLOps는 데이터 수집·검증 → 학습 → 평가 → 배포 → 모니터링의 흐름을 자동화합니다. 실험과 모델 버전을 관리하는 MLflow, 배포 환경을 통일하는 Docker, 배포 자동화를 위한 CI/CD 파이프라인이 대표적인 도구입니다. 운영 중에는 데이터 분포가 달라지는 데이터 드리프트를 감지해 재학습 여부를 판단합니다.

왜 중요한가요?

많은 AI 프로젝트가 모델 개발 단계에서 멈추고 서비스로 이어지지 못합니다. MLOps는 이 간극을 메워, 품질을 유지하면서 빠르게 개선과 확장을 가능하게 합니다. AI가 핵심 서비스로 자리 잡는 만큼, MLOps는 선택이 아니라 필수 인프라가 되고 있습니다.