머신러닝 파이프라인 구축 프로젝트
📋 프로젝트 개요
목표: 수백 개의 모델을 동시에 생산하고 테스트할 수 있는 시스템 구축
🎯 프로젝트 목적
비즈니스 가치
- 생산 공정의 표준화와 자동화를 통한 비용 절감
- 대량 생산 가능한 체계 구축
- 기업에서 다양한 모델을 효율적으로 관리하는 핵심 전략
기술적 목표
- 소프트웨어 엔지니어링 문제에서 벗어나 머신러닝 프로젝트의 배포와 관리에 집중
- 시스템 유지 관리 비용 최적화
- 글로벌 스킬 엔지니어링 발달에 대응
🚀 핵심 작업
1. 파이프라인 설계 및 구현
- 문제 분류: 데이터 변화 빈도에 따른 난이도 구분
- 쉬운 머신러닝 문제: 데이터 변화가 적은 경우 (1년에 한 번 모델 교체)
- 어려운 머신러닝 문제: 데이터 변화가 잦은 경우
2. 모델 서빙 시스템 구축
- 온라인 서빙: 실시간 서비스 (높은 엔지니어링 난이도)
- 오프라인 서빙: 배치 처리 (장애 대응 가능)
- 퍼포먼스 측정 시스템 구축
3. 장애 대응 시스템 구축
- 명확한 장애 유무 판단 시스템
- 장애 대응 능력 향상을 위한 모니터링 체계
- 시스템화를 통한 관리 체계 구축
4. 기술 부채 해결
- 리팩토링 진행
- 종속성 제거
- 단위 테스트 도입
- 미사용 코드 삭제
- 문서화 진행
- 품질 관리
- 유닛 테스트
- 커버리지 관리
- 컨티뉴어스 인테그레이션
📊 성공 지표
- 동시 처리 가능한 모델 수
- 시스템 유지 관리 비용 절감율
- 장애 대응 시간 단축
- 생산성 향상 지표
🔧 필요 기술 스택
시스템 설계 원칙
- 추상화: 앱스트랙션을 통한 관리 개선
- 모듈식 설계: 재사용 가능한 컴포넌트
- 재사용 가능한 라이브러리: 코드 복붙 방지
- 문제 정의의 명확성: 시스템 설계 기반
데이터 관리
- 데이터셋 자동 정리 및 버전 관리 시스템
- 데이터셋 검증 시스템
- 잘못된 데이터 인지 시스템
⚠️ 주요 과제
기존 방식의 한계점 해결
- 재사용 불가능한 아티팩트 개발 문제
- 통합 불가능한 요소들 제거
- 잘못된 데이터를 인지하지 못하는 문제
- 모델 오류 파악의 어려움
- 일부만 개선하려 할 때 명확한 틀의 부재
📈 기대 효과
- 생산성 향상: 표준화된 프로세스를 통한 효율성 증대
- 예측 가능한 품질 관리: 일관된 품질 보장
- 장애 대응 능력 향상: 신속한 문제 해결
- 비용 절감: 자동화를 통한 운영 비용 감소
🔗 관련 프로젝트
상태: 진행 중
우선순위: 높음
관련 문서: MLOps 기초 개념
다음 단계: 1-2, 2, 3 단계별 세부 구현 계획