MLOps 시리즈 3편: CI/CD for ML (모델 자동 배포 파이프라인)

"모델을 매번 수동으로 학습·배포한다면?"
CI/CD for ML은 모델 학습, 테스트, 배포 과정을 자동화해
빠르고 안정적인 ML 시스템 운영을 가능하게 합니다.

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CI/CD for ML

 

CI/CD for ML이란?

• CI (Continuous Integration)
  모델 코드, 데이터, 설정 변경 시 자동으로 학습 파이프라인을 실행 →
  학습, 검증, 성능 평가, 아티팩트 저장까지 자동화
• CD (Continuous Delivery / Deployment)
  검증된 모델을 자동으로 스테이징/프로덕션 환경에 배포
  필요 시 Canary Release, A/B Test로 안전하게 롤아웃

즉, "모델 빌드 → 테스트 → 배포" 전체 흐름을 자동화한 것

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왜 중요한가?

• 모델 업데이트 주기가 빨라지고, 데이터가 실시간으로 변하는 환경에서는
  사람이 수동으로 배포하기엔 너무 느리고 위험
• CI/CD를 통해:
  • 모델 성능 하락 방지 (자동 평가)
  • 배포 실패 시 자동 롤백
  • 재현 가능한 실험 관리

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CI/CD for ML 파이프라인 구성 요소

 

flowchart LR
    Code["코드 변경 (Git Push)"] --> CI[CI 파이프라인: Build & Test]
    Data["데이터 버전 업데이트 (DVC)"] --> CI
    CI --> Training[모델 학습 & 성능 검증]
    Training -->|성능 기준 통과| Registry[(Model Registry)]
    Registry --> CD[CD 파이프라인: 배포]
    CD -->|Canary/A-B Test| Prod[(Production Serving)]

• 코드/데이터 트리거: Git/DVC 변경 시 자동 실행
• Training Step: GPU 학습, 성능 메트릭 산출
• Model Registry: 검증된 모델 저장소
• CD 단계: 모델 배포 → Canary Test → 프로덕션 승격

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장점

1. 빠른 모델 업데이트 (자동 빌드/배포)
2. 품질 보장 (자동 성능 검증 후 배포)
3. 재현성 확보 (Git commit + 데이터 버전 기록)
4. 실패 시 롤백 → 안정적 운영

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주의할 점

CI/CD latency → 대형 모델 학습 시 시간이 길어질 수 있음
Canary Release, A/B Test 전략 설계 필요 (잘못 배포 시 서비스 영향)
보안·승인 프로세스 포함 필요 (규제 산업에서는 자동 배포 위험)

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툴 & 스택

영역	툴
CI/CD	GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, Argo Workflows
Model Registry	MLflow Model Registry, Neptune, Weights & Biases
배포	Seldon Core, KFServing, BentoML, FastAPI+Docker
모니터링	Prometheus, Grafana, Evidently AI

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실무 적용 팁

• 모델 성능 기준 정의: 배포 전 F1/Accuracy/Latency 기준 설정
• 배포 단계 점진적: Canary → A/B Test → 100% rollout
• 모니터링 연계: 배포 후 데이터 드리프트, 성능 모니터링 자동화
• Rollback 자동화: 성능 저하 감지 시 이전 버전으로 복귀

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결론

CI/CD for ML은 모델을 안정적으로 운영하기 위한 자동화된 빌드-배포 파이프라인입니다.
데이터·코드 변경 시 자동으로 학습 → 성능 검증 → 배포 → 모니터링까지 연결하면
ML 시스템이 지속적으로 진화할 수 있습니다.

 

 

 

다음 편은 아래에 있습니다!

https://machineindeep.tistory.com/80

MLOps 시리즈 4편: Auto-Retraining (자동 재학습 파이프라인)