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

"데이터 분포가 변했는데, 모델을 다시 학습하는 과정을 자동화할 수 없을까?"
Auto-Retraining은 데이터 드리프트나 성능 저하 발생 시
모델 재학습을 자동으로 실행해 모델 성능을 지속적으로 유지하는 MLOps 전략입니다.

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Auto-Retraining

 

Auto-Retraining이란?

Auto-Retraining은 모델 모니터링 시스템에서 이상 징후(데이터 드리프트, 성능 하락 등)를 감지하면
자동으로 다음 단계를 수행하는 파이프라인입니다:

1. 새로운 데이터 수집 및 검증
2. 데이터셋 버전 업데이트
3. 모델 재학습
4. 성능 평가 및 기준 통과 시 자동 배포

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왜 중요한가?

• 데이터 드리프트 → 모델 성능이 점점 하락
• 수동 재학습 → 사람 개입 필요 → 느린 대응, 서비스 품질 저하
• 자동화 → 신속 대응, 모델 성능 유지, 운영 비용 절감

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Auto-Retraining 파이프라인 예시

flowchart TD
    Drift[데이터 드리프트 감지] --> Trigger[Retraining Trigger]
    Trigger --> Data[데이터 수집 & 전처리]
    Data --> Train[모델 재학습 (CI Pipeline)]
    Train --> Eval[성능 검증]
    Eval -->|통과| Deploy[배포 (CD Pipeline)]
    Eval -->|실패| Alert[알람 전송 & 수동 확인]

• Drift Detection: Evidently, WhyLabs 등으로 데이터 분포 비교
• Trigger: Airflow, Prefect, Kubeflow Pipelines로 재학습 Job 실행
• Evaluation: 이전 모델 vs 새 모델 성능 비교 (Champion/Challenger)
• Deploy: Canary Release → 점진적 롤아웃

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장점

1. 실시간 대응 → 모델 성능 유지
2. 인적 리소스 절약 → 재학습 주기 자동화
3. 서비스 품질 안정화 → 성능 하락 최소화
4. 지속적 개선 (Continuous Learning) 가능

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단점 & 고려사항

1. 잘못된 데이터가 자동 학습 파이프라인으로 들어가면 모델 오염 위험
2. 재학습 주기/트리거 조건을 잘못 설정하면 불필요한 학습 과다 발생
3. 배포 후 성능이 더 나빠질 가능성 → 안전장치 필요 (승인 단계, Canary Test)

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구현 스택 예시

영역	도구
드리프트 감지	Evidently, Arize, Fiddler
워크플로우	Airflow, Prefect, Kubeflow Pipelines
학습 파이프라인	GitHub Actions, MLflow, SageMaker Pipelines
모델 저장소	MLflow Registry, Neptune
배포	Seldon Core, BentoML, KFServing

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실무 적용 팁

• Trigger 조건 명확히 정의: 예) PSI > 0.2, 모델 Accuracy < 0.85
• Human-in-the-Loop: 완전 자동 배포 전 리뷰 단계 포함
• 재학습 로그 기록: 데이터 버전, 코드 commit, 성능 비교 메트릭 저장
• Roll-back 전략 마련: 새 모델 성능 저하 시 즉시 이전 모델로 복구

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결론

Auto-Retraining은 모델 운영을 완전 자동화하는 마지막 단계입니다.
데이터가 바뀌어도 모델 성능을 유지할 수 있고,
MLOps 파이프라인이 스스로 진화하는 지속적 학습 시스템(Continuous Learning System) 을 구현할 수 있습니다.