나의 공부기록

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.모델 배포(Deployment) = 신제품 출시모델 배포는 말 그대로 모델을 실제 환경에 올리는 과정입니다.엔지니어들이 “배포 완료했습니다”라고 말할 때는모델 파일을 서버에 올리고,API나 서비스가 이 모델을 호출할 수 있게 연결하고,테스트를 거쳐 실제 유저 트래픽이 들어오도록 오픈한 상태를 말합니다.비유하자면,새로운 메뉴를 개발한 셰프가전국 매장 주방에 레시피 공유하고직원 교육하고매장 메뉴판에 올리는 과정이 전부 끝난 상태라고 보면 됩니다.모델 서빙(Serving) = 실시간 일하기배포된..

"데이터 분포가 변했는데, 모델을 다시 학습하는 과정을 자동화할 수 없을까?"Auto-Retraining은 데이터 드리프트나 성능 저하 발생 시모델 재학습을 자동으로 실행해 모델 성능을 지속적으로 유지하는 MLOps 전략입니다. Auto-Retraining이란?Auto-Retraining은 모델 모니터링 시스템에서 이상 징후(데이터 드리프트, 성능 하락 등)를 감지하면자동으로 다음 단계를 수행하는 파이프라인입니다:새로운 데이터 수집 및 검증데이터셋 버전 업데이트모델 재학습성능 평가 및 기준 통과 시 자동 배포왜 중요한가?데이터 드리프트 → 모델 성능이 점점 하락수동 재학습 → 사람 개입 필요 → 느린 대응, 서비스 품질 저하자동화 → 신속 대응, 모델 성능 유지, 운영 비용 절감Auto-Retrainin..

"모델을 매번 수동으로 학습·배포한다면?"CI/CD for ML은 모델 학습, 테스트, 배포 과정을 자동화해빠르고 안정적인 ML 시스템 운영을 가능하게 합니다. CI/CD for ML이란?CI (Continuous Integration)모델 코드, 데이터, 설정 변경 시 자동으로 학습 파이프라인을 실행 →학습, 검증, 성능 평가, 아티팩트 저장까지 자동화CD (Continuous Delivery / Deployment)검증된 모델을 자동으로 스테이징/프로덕션 환경에 배포필요 시 Canary Release, A/B Test로 안전하게 롤아웃즉, "모델 빌드 → 테스트 → 배포" 전체 흐름을 자동화한 것왜 중요한가?모델 업데이트 주기가 빨라지고, 데이터가 실시간으로 변하는 환경에서는사람이 수동으로 배포하기엔..

"같은 모델인데, 왜 다시 학습하니 결과가 다를까?"Dataset Versioning은 데이터를 체계적으로 관리하고 추적하여재현 가능한 학습(Repeatable Training) 을 보장하는 핵심 방법입니다. Dataset Versioning이란?Dataset Versioning은 학습, 검증, 테스트 데이터셋을Git처럼 버전으로 관리하는 프로세스입니다.어떤 데이터로 학습했는지 기록데이터셋 변경 이력 관리모델 결과와 데이터셋 버전을 연결 (experiment reproducibility)왜 중요한가?데이터는 시간이 지남에 따라 계속 업데이트 → 학습 결과 달라짐버전 관리 없이 모델 성능 비교 시 원인 불명 문제 발생규제/감사 환경에서는 모델 학습 시 사용한 데이터 증빙 필요Dataset Versionin..

"모델은 배포가 끝이 아니다!"모델 모니터링은 모델이 실제 환경에서 잘 동작하는지 지속적으로 확인하고,이상 징후를 조기에 발견해 대응하는 프로세스입니다. 모델 모니터링이란?모델 모니터링은 배포된 ML/DL 모델이 실제 서비스 환경에서 안정적이고 정확하게 작동하는지계속 추적하고 점검하는 활동입니다.모델의 입력 데이터 분포 변화 (Data Drift)예측 결과 품질 (Performance Monitoring)시스템 지표 (Latency, Throughput, Resource Usage)이런 지표를 실시간으로 관찰하고, 이상이 생기면 알람을 보내거나 자동 재학습 파이프라인을 트리거합니다.왜 중요한가?데이터 드리프트: 서비스 환경의 데이터 분포가 학습 시와 달라지면 모델 정확도 급락컨셉 드리프트: 입력-출력 관..