개발 모델 평가, 모니터링, 배포
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머신러닝 시스템의 확장성과 안정성 강화: "Boosting Project" 전략

카테고리

데이터 과학/AI

서브카테고리

모델 평가, 모니터링, 배포

대상자

  • 대상자: 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, MLOps 담당자
  • 난이도: 중간 (모델 배포 프로세스 및 MLOps 기초 지식 필요)

핵심 요약

  • 시스템적 인프라 강화: Boosting Project는 모델 평가, 검증, 제어된 배포를 위한 체계적 프로세스로, MLflow, Kubernetes, Feature Store 등과 연동하여 운영.
  • 리스크와 속도의 균형: A/B 테스트, Canary 배포, Shadow Deployment 등의 패턴을 통해 빠른 롤아웃과 동시에 모델 성능 감시 및 자동 롤백 기능 제공.
  • 핵심 도구: MLflow (모델 버전 관리), Kubernetes (배포/확장), Prometheus/Grafana (성능 모니터링) 활용.

섹션별 세부 요약

1. 문제 정의 및 개요

  • 문제 사례: 새로운 모델이 오프라인 평가에서는 성능이 우수하지만, 실제 환경에서는 특성 드리프트로 인해 가짜 양성률 증가.
  • Boosting Project의 역할: 모델 배포 후 자동 검증 및 성능 모니터링을 통해 운영 리스크 최소화.
  • 핵심 목표: 모델 훈련과 폐기 사이의 생명주기 관리, 규제 준수 (모델 공정성, 설명 가능성), 운영 효율성 향상.

2. 시스템 구성 요소 및 도구

  • MLflow: 모델 버전 관리, 실험 추적, 메타데이터 관리.
  • Kubernetes: 컨테이너화 배포, 확장성 제공.
  • Feature Store (Feast, Tecton): 평가 및 추론 시 일관된 특징 접근 보장.
  • Ray/Dask: 분산 평가 및 Shadow Deployment 수행.
  • Cloud ML Platforms (SageMaker, Vertex AI): 모델 배포 및 모니터링용 관리형 서비스 제공.

3. 배포 전략 및 패턴

  • A/B 테스트: e-commerce에서 추천 알고리즘 성능 비교 (CTR, 전환율).
  • Canary 배포: Fintech에서 신용 리스크 모델을 점진적으로 배포, 기본 위험 지표 (기본률, 손실률) 모니터링.
  • Shadow Deployment: 신규 모델을 기존 모델과 병행하여 실시간 예측 대비 수행.
  • 피드백 루프: Health Tech에서 진단 모델의 성능을 실제 환자 결과와 비교하여 향후 훈련에 반영.

4. 주요 워크플로우

  1. 모델 훈련: 새 모델을 Model Registry에 등록.
  2. 평가 파이프라인: Feature Store에서 대표적인 프로덕션 데이터 가져와 오프라인 평가 수행.
  3. Shadow Deployment: 새로운 모델을 기존 모델과 병행하여 실시간 트래픽 테스트.
  4. 성능 모니터링: Prometheus/Grafana를 사용해 정확도, 지연 시간, 처리량 실시간 추적.
  5. Canary 배포: Kubernetes를 통해 생산 트래픽의 일부를 새 모델로 전환.
  6. Full Rollout: 성능이 만족스러우면 트래픽 100% 전환.
  7. 롤백: 성능 저하 시 자동으로 이전 모델로 롤백.

5. 주요 도전과 해결 방안

  • Stale Models: 모델 버전 관리 및 자동 검증으로 해결.
  • Feature Skew: 특징 분포 모니터링, 데이터 검증, 자동 재훈련 트리거 적용.
  • Latency Spikes: 자동 확장, 캐싱, 모델 최적화, 회로 차단기 사용.
  • Data Poisoning: 데이터 검증, 접근 제어, 로그 감사로 방지.
  • Model Drift: 연속 모니터링, 자동 재훈련으로 대응.

6. 성능 지표 및 기술

  • 성능 지표: P90/P95 지연 시간, 처리량 (요청/초), 모델 정확도, 인프라 비용.
  • 최적화 기술:

- Batching: 여러 요청을 한 번에 처리.

- Caching: 자주 사용되는 특징/예측 저장.

- Vectorization: NumPy, TensorFlow 등으로 수치 라이브러리 최적화.

- Autoscaling: 트래픽 부하에 따라 추론 서버 수 조정.

- Profiling: 추론 파이프라인 성능 병목 지점 분석.

7. 보안 및 준수

  • 데이터 프라이버리 준수: GDPR, CCPA 등 규제 준수.
  • 모델/데이터 접근 보안: IAM 역할 및 정책으로 강화.
  • 재현성: 모델, 데이터, 코드의 버전 관리로 보장.
  • Governance: OPA 등 정책 강제 도구 활용.

결론

  • Boosting Project는 모델 배포 후 자동 검증 및 모니터링을 통해 운영 리스크 최소화.
  • MLflow, Kubernetes, Prometheus 등 도구를 활용한 자동화된 워크플로우 설계 필수.
  • A/B 테스트, Canary 배포 등 진행 단계별 리스크 관리를 통해 안정적인 모델 운영 가능.
  • 예시 코드: Python 기반 모델 평가, Kubernetes 기반 Canary 배포 구성 파일 활용.
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