[AI 협업 용어정리 4편] 모델 배포 & 운영 – 모델은 만들었는데, 이제 뭐하지?

모델 배포중인 AI Engineer

 

지난 편에서 모델 성능 지표를 꼼꼼히 살펴봤습니다.
모델이 충분히 똑똑해졌다면 이제 고객이 쓰도록 해야겠죠?
하지만 여기서부터 또 다른 전쟁이 시작됩니다.
“배포(Deployment)”와 “운영(Serving)” 단계입니다.

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모델 배포(Deployment) = 신제품 출시

모델 배포는 말 그대로 모델을 실제 환경에 올리는 과정입니다.
엔지니어들이 “배포 완료했습니다”라고 말할 때는

• 모델 파일을 서버에 올리고,
• API나 서비스가 이 모델을 호출할 수 있게 연결하고,
• 테스트를 거쳐 실제 유저 트래픽이 들어오도록 오픈한 상태를 말합니다.

비유하자면,
새로운 메뉴를 개발한 셰프가

1. 전국 매장 주방에 레시피 공유하고
2. 직원 교육하고
3. 매장 메뉴판에 올리는 과정이 전부 끝난 상태라고 보면 됩니다.

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모델 서빙(Serving) = 실시간 일하기

배포된 모델이 실제 요청을 받아서 결과를 내는 과정을 **서빙(Serving)**이라고 부릅니다.
여기서 중요한 건 속도와 안정성입니다.

• 속도: 고객이 챗봇에 질문했는데 5초 기다려야 답 나오면 UX 폭망
• 안정성: 서버가 다운되면 고객은 아예 답변을 못 받음 → 장애 보고서 작성

그래서 엔지니어들은 모델을 서빙하기 위해

• GPU/CPU 자원 최적화
• 배치 처리 vs 실시간 처리 전략 선택
• 로드 밸런싱
  같은 작업을 합니다.

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MLOps = AI 모델 운영 시스템

MLOps는 "Machine Learning" + "DevOps"의 합성어입니다.
즉, 모델을 배포·모니터링·재학습까지 전 과정을 자동화·관리하는 체계입니다.

주요 역할

• 모델 성능 실시간 모니터링 (정확도·응답 시간)
• 데이터 드리프트 감지 (패턴이 바뀌었는지 체크)
• 재학습 파이프라인 자동 실행
• 모델 버전 관리 (V1 → V2 → 롤백 등)

실무에서 자주 나오는 말:
“이번 주 데이터로 재학습 파이프라인 돌려야 해요”
→ 모델 성능이 최근에 떨어졌으니 자동으로 새로운 버전 만들겠다는 뜻.

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배포/운영 단계에서 자주 생기는 문제

1️⃣ 성능 저하 (Model Drift)
모델은 점점 세상을 잊어갑니다.
새로운 고객 패턴, 새로운 상품, 새로운 스팸 형태가 등장하면 예전보다 예측력이 떨어집니다.
→ 정기적으로 재학습 필요.

2️⃣ 리소스 부족
트래픽이 몰리면 서버가 버벅입니다.
→ GPU 증설 or 모델 경량화 필요 (TensorRT, ONNX, Quantization)

3️⃣ 배포 버그
모델은 잘 만들어졌는데 API 연결 잘못해서 엉뚱한 결과 내는 경우도 있습니다.
→ 스테이징 환경에서 충분히 테스트해야 함.

4️⃣ 버전 관리 실패
"이거 지금 쓰는 모델이 v2인지 v3인지 모르겠어요" 사태 발생
→ MLOps 시스템에서 버전 태깅과 롤백 지원 필수

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협업 시 실무 체크리스트

✅ 배포 전에 스테이징 환경에서 테스트 진행했는지
✅ 배포 후 실시간 모니터링 알림 설정되어 있는지
✅ 모델 버전 관리와 롤백 전략 준비되어 있는지
✅ 모델 응답 시간(SLA) 준수 가능한지
✅ 재학습 주기와 책임자 지정되어 있는지

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협업 회의에서 바로 쓸 수 있는 질문

• "이번 배포 모델은 어떤 데이터로 학습됐나요?"
• "문제 생기면 이전 버전으로 롤백할 수 있나요?"
• "서빙 응답 속도는 몇 초인가요?"
• "운영 중 성능 저하 감지하면 자동 알림 오나요?"

이런 질문을 던지면 단순히 “배포 끝났습니다”에서 끝나지 않고,
실제 운영 안정성까지 챙길 수 있습니다.

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오늘의 정리

• 배포 = 모델을 실제 서비스에 올리는 과정
• 서빙 = 배포된 모델이 실시간으로 요청 처리
• MLOps = 모델 성능 모니터링 + 자동 재학습 + 버전 관리 체계
• 운영 단계에서 성능이 떨어질 수 있으니 모니터링 & 재학습 필수

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다음 편 예고

다음 편에서는 AI 프로젝트 협업 시 자주 나오는 최신 트렌드 키워드를 정리합니다.
파인튜닝(Fine-tuning), 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering), LLMOps 같은
회의에서 난데없이 튀어나오는 용어들을 깔끔하게 정리해 드릴 거예요.

 

 

https://machineindeep.tistory.com/95

[AI 협업 용어정리 5편] 최신 AI 트렌드 키워드 – 이 말만 알면 회의에서 안 밀린다