MLOps 완벽 가이드: AI 모델이 실험실을 탈출해 세상과 만나는 법 – 배포부터 운영까지 모든 것!
핵심 요약
“세상에서 가장 뛰어난 AI 모델도, 배포하지 않으면 그냥 쥬피터 노트북 속 예쁜 그래프일 뿐이다.”
MLOps는 머신러닝 모델을 실험실에서 꺼내 실제 서비스로 배포하고, 지속적으로 운영하는 전체 생애주기를 관리하는 방법론입니다. DevOps가 소프트웨어 개발과 운영의 다리라면, MLOps는 데이터 과학과 프로덕션 환경의 다리입니다.
핵심 통찰:
- ML Pipeline 설계: 데이터 수집 → 전처리 → 학습 → 평가 → 배포까지 자동화된 워크플로우 구축
- 모델 서빙: TensorFlow Serving은 gRPC 기반 고성능 서빙, TorchServe는 PyTorch 생태계 통합
- Feature Store: Feast(오픈소스, 유연함) vs Tecton(관리형, 스트리밍 강점)
- 모델 모니터링 & Drift 감지: Data Drift(입력 분포 변화), Concept Drift(입출력 관계 변화) 탐지
- A/B 테스트 & Canary 배포: 점진적 배포로 리스크 최소화
- 플랫폼 비교: MLflow(실험 추적), Kubeflow(파이프라인 오케스트레이션), Vertex AI(완전 관리형)
1. MLOps란 무엇인가?
1-1. ML 모델의 슬픈 현실
여러분이 3개월 동안 밤새워 만든 정확도 99%의 모델이 있다고 가정해봅시다. Kaggle 리더보드에서 상위권을 차지했고, 동료들도 감탄했습니다. 그런데… 이 모델이 실제 서비스에 배포된 적 있나요?
Gartner에 따르면, 기업에서 개발한 ML 모델의 87%는 프로덕션에 배포되지 못합니다. 왜일까요?
- 학습 환경과 배포 환경이 완전히 다르다
- 데이터가 시간이 지나면서 변한다 (Drift)
- 모델을 업데이트하고 롤백하는 체계가 없다
- 누가 언제 무엇을 배포했는지 아무도 모른다
이 모든 문제를 해결하는 것이 바로 MLOps입니다.
1-2. MLOps의 정의
MLOps(Machine Learning Operations)는 머신러닝 모델의 개발, 배포, 운영을 체계적으로 관리하는 방법론이자 문화입니다.
쉽게 비유하자면:
DevOps가 코드를 배포하는 고속도로라면, MLOps는 AI 모델을 배포하는 고속도로입니다. 단, 이 고속도로에는 “데이터”라는 예측 불가능한 연료가 필요하고, “모델”이라는 변덕스러운 엔진이 달려 있습니다.
1-3. Google의 MLOps 성숙도 레벨
Google Cloud에서는 MLOps 성숙도를 3단계로 정의합니다.
| 레벨 | 이름 | 특징 | 비유 |
|---|---|---|---|
| Level 0 | 수동 프로세스 | 수동 학습, 수동 배포, CI/CD 없음 | 손으로 빵 굽기 |
| Level 1 | ML 파이프라인 자동화 | CT(지속적 학습) 구현, Feature Store 도입 | 빵 공장 |
| Level 2 | CI/CD/CT 자동화 | 완전 자동화된 파이프라인, 모니터링 | 스마트 베이커리 |
대부분의 기업이 Level 0에 머물러 있습니다. 목표는 Level 2로 가는 것이죠!
2. ML Pipeline 설계
2-1. ML 파이프라인이란?
ML 파이프라인은 데이터 수집부터 모델 배포까지의 전체 과정을 자동화된 워크플로우로 연결한 것입니다.
마치 자동차 조립 라인처럼:
- 철판(데이터)이 들어오면
- 프레스(전처리)를 거쳐
- 용접(학습)되고
- 검수(평가)를 통과하면
- 출고(배포)됩니다
2-2. 파이프라인 주요 구성요소
| 단계 | 역할 | 주요 도구 |
|---|---|---|
| 데이터 수집 | 원시 데이터 수집 및 저장 | Apache Kafka, Airflow, Spark |
| 데이터 검증 | 스키마 검증, 이상치 탐지 | TensorFlow Data Validation, Great Expectations |
| 데이터 전처리 | Feature Engineering, 정규화 | Pandas, Spark, Feature Store |
| 모델 학습 | 알고리즘 학습, 하이퍼파라미터 튜닝 | TensorFlow, PyTorch, Katib |
| 모델 평가 | 성능 메트릭 검증, 편향 분석 | MLflow, TFMA |
| 모델 배포 | 서빙, 버전 관리 | TensorFlow Serving, TorchServe, Triton |
2-3. CI/CD/CT 파이프라인
MLOps Level 2에서는 CI/CD/CT가 완전 자동화됩니다.
CI (Continuous Integration): 코드 변경 시 자동 빌드/테스트
CD (Continuous Delivery/Deployment): 검증된 모델 자동 배포
CT (Continuous Training): 새 데이터로 모델 자동 재학습
비유: CI/CD가 “새 빵 레시피를 자동으로 테스트하고 출시”하는 것이라면, CT는 “매일 아침 신선한 재료로 빵을 새로 굽는 것”입니다.
3. 모델 서빙: TensorFlow Serving vs TorchServe
3-1. 모델 서빙이란?
모델 서빙은 학습된 모델을 API 형태로 배포하여 실시간 예측 요청에 응답하는 것입니다.
쉽게 말해:
학습된 모델 = 요리사
모델 서빙 = 요리사를 레스토랑에 고용하는 것
손님(사용자)이 주문(요청)을 하면, 요리사(모델)가 요리(예측)를 내놓습니다.
3-2. TensorFlow Serving
TensorFlow Serving은 Google이 개발한 고성능 모델 서빙 시스템입니다.
핵심 특징:
- gRPC 기반: REST보다 빠른 고성능 RPC 프레임워크
- 모델 버전 관리: 여러 버전을 동시에 서빙, 롤백 용이
- 배치 추론: 여러 요청을 묶어서 처리해 효율 극대화
- TFX 통합: TensorFlow Extended 파이프라인과 완벽 연동
- 클라우드 네이티브: Kubernetes, Docker, Vertex AI와 통합
장점:
- 산업 현장에서 10년 이상 검증된 안정성
- Google Cloud와의 긴밀한 통합
- Coral 기기(엣지 AI)와 호환
단점:
- TensorFlow 모델에 최적화 (PyTorch는 ONNX 변환 필요)
- 설정이 다소 복잡
3-3. TorchServe
TorchServe는 AWS와 Meta(구 Facebook)가 공동 개발한 PyTorch 모델 서빙 프레임워크입니다.
핵심 특징:
- PyTorch 네이티브: PyTorch 모델을 바로 서빙
- REST/gRPC 지원: 두 프로토콜 모두 지원
- 모델 아카이브: .mar 파일로 모델 패키징
- 메트릭 관찰: 성능 모니터링 내장
장점:
- PyTorch 생태계와 완벽 호환
- HuggingFace 모델 등 최신 연구 모델 바로 서빙
- 설정이 비교적 간단
단점:
- TensorFlow Serving보다 생태계가 작음
- 일부 고급 기능(배치 최적화 등) 부족
3-4. TensorFlow Serving vs TorchServe 비교
| 항목 | TensorFlow Serving | TorchServe |
|---|---|---|
| 개발사 | AWS + Meta | |
| 지원 프레임워크 | TensorFlow, Keras | PyTorch |
| API 프로토콜 | REST, gRPC | REST, gRPC |
| 모델 포맷 | SavedModel | .mar (Model Archive) |
| 배치 추론 | 강력한 지원 | 기본 지원 |
| 클라우드 통합 | GCP Vertex AI | AWS SageMaker |
| 성숙도 | 높음 (2016년 출시) | 중간 (2020년 출시) |
| 추천 상황 | 프로덕션 대규모 서빙 | PyTorch 연구 모델 서빙 |
실무 팁: PyTorch 모델을 TensorFlow Serving에서 서빙하고 싶다면, ONNX를 통해 변환할 수 있습니다!
3-5. NVIDIA Triton Inference Server
NVIDIA Triton도 주목할 만합니다.
- 멀티 프레임워크: TensorFlow, PyTorch, ONNX, TensorRT 모두 지원
- GPU 최적화: NVIDIA GPU에서 최고 성능
- 동시 모델 실행: 여러 모델을 하나의 GPU에서 효율적으로 실행
결론: TensorFlow 모델은 TensorFlow Serving, PyTorch 모델은 TorchServe, 멀티 프레임워크 환경은 Triton을 추천합니다!
4. Feature Store: Feast vs Tecton
4-1. Feature Store란?
Feature Store는 머신러닝에 사용되는 특성(Feature)을 중앙에서 관리하는 저장소입니다.
왜 필요한가요?
비유로 설명하면:
여러 셰프(데이터 과학자)가 각자 재료(Feature)를 따로 손질하면, 같은 당근도 어떤 셰프는 동그랗게, 어떤 셰프는 네모나게 자릅니다. 이러면 요리(모델)의 맛(성능)이 들쭉날쭉해지죠.
Feature Store는 중앙 식재료 창고입니다. 모든 셰프가 똑같이 손질된 재료를 사용하니 일관된 품질을 유지할 수 있습니다.
4-2. Feature Store의 핵심 기능
| 기능 | 설명 |
|---|---|
| 오프라인 저장소 | 학습용 대용량 Feature 저장 (배치 처리) |
| 온라인 저장소 | 실시간 서빙용 저지연 Feature 조회 |
| 시점 일치 조회 | 학습 시 데이터 누수(Leakage) 방지 |
| Feature 재사용 | 여러 모델에서 동일 Feature 공유 |
| Feature 버전 관리 | Feature 변경 이력 추적 |
4-3. Feast (Feature Store)
Feast는 Gojek에서 시작하여 현재 Linux Foundation 프로젝트로 운영되는 오픈소스 Feature Store입니다.
핵심 특징:
- 오픈소스: 무료로 사용 가능, 커뮤니티 활발
- 프레임워크 독립적: 어떤 ML 프레임워크와도 호환
- 플러그형 아키텍처: BigQuery, Redis, Snowflake 등 다양한 백엔드 지원
- 온라인/오프라인 서빙: 학습과 서빙 모두 지원
장점:
- 벤더 종속 없음: 원하는 인프라에 자유롭게 배포
- 빠른 시작: 간단한 설정으로 바로 사용
- Airflow/Prefect 통합: MLOps 파이프라인과 연계 용이
사용 기업: Instacart, Twilio, Gojek
4-4. Tecton
Tecton은 Uber의 Michelangelo 플랫폼 창시자들이 만든 관리형 Feature Platform입니다.
핵심 특징:
- 완전 관리형 SaaS: 인프라 관리 불필요
- 선언적 DSL: Python/SQL로 Feature 정의
- 실시간 스트리밍: 몇 초 내 Feature 업데이트
- 모니터링/거버넌스 내장: 데이터 품질 자동 추적
장점:
- 엔터프라이즈급 안정성: SLA 보장
- 실시간 Feature 지원: Kafka 등 스트리밍 소스 통합
- 자동 백필: 과거 데이터 자동 재계산
사용 기업: PayPal, Atlassian, DoorDash
4-5. Feast vs Tecton 비교
| 항목 | Feast | Tecton |
|---|---|---|
| 라이선스 | 오픈소스 (Apache 2.0) | 상용 (관리형 SaaS) |
| 배포 방식 | 셀프 호스팅 | Tecton 관리형 |
| 실시간 스트리밍 | 제한적 지원 | 강력한 지원 |
| 모니터링 | 자체 구축 필요 | 내장 |
| 비용 | 무료 (인프라 비용만) | 유료 구독 |
| 설정 복잡도 | 중간 | 낮음 |
| 추천 상황 | 스타트업, 유연성 필요 시 | 대기업, 빠른 구축 시 |
실무 팁: 빠르게 시작하고 싶다면 Feast, 엔터프라이즈급 거버넌스가 필요하면 Tecton을 선택하세요!
5. 모델 모니터링 & Drift 감지
5-1. 왜 모델이 “썩는” 걸까?
축구에서 올해 최고의 전술이 내년에는 통하지 않을 수 있듯이, ML 모델도 시간이 지나면 성능이 저하됩니다.
이 현상을 Model Drift(모델 드리프트)라고 합니다.
비유: 2020년에 만든 “코로나 확진자 예측 모델”이 2023년에도 정확할까요? 바이러스도 변했고, 백신도 나왔고, 사람들의 행동도 변했습니다. 당연히 모델은 무용지물이 됩니다.
5-2. Drift의 종류
| Drift 유형 | 정의 | 예시 |
|---|---|---|
| Data Drift (Covariate Shift) | 입력 데이터 분포 P(X)가 변화 | 고객 연령대 분포 변화, 계절별 검색 패턴 변화 |
| Concept Drift | 입력-출력 관계 P(Y | X)가 변화 |
| Prior Probability Drift | 라벨 분포 P(Y)가 변화 | 스팸 메일 비율 급증 |
| Upstream Data Change | 데이터 소스 자체의 변화 | 측정 단위 변경, 센서 교체 |
5-3. Drift 감지 방법
1. 통계 기반 방법
| 방법 | 용도 |
|---|---|
| KS-test (Kolmogorov-Smirnov) | 두 분포의 동일성 검정 |
| PSI (Population Stability Index) | Feature 안정성 지수 측정 |
| KL Divergence | 두 확률 분포 간 차이 측정 |
| Wasserstein Distance | 분포 간 거리 측정 |
2. 성능 기반 방법
- 정확도, F1-score 등 메트릭 모니터링
- 임계값(SLA) 이탈 시 알람 발생
- 레이블이 주기적으로 수집되는 환경에 적합
3. 윈도우 기반 방법
- ADWIN, DDM, EDDM 알고리즘
- 최근 데이터 윈도우와 과거 데이터 비교
- 스트리밍 환경에서 실시간 감지
5-4. 모델 모니터링 도구
| 도구 | 특징 |
|---|---|
| Arize AI | Drift 대시보드, Feature 영향도 분석 |
| WhyLabs | 데이터 프로파일링, 자동 알림 |
| Evidently AI | 오픈소스, 리포트 생성 |
| Frouros | Python 라이브러리, Concept/Data Drift 모두 지원 |
| NannyML | 레이블 없이 성능 추정 |
5-5. Drift 대응 전략
| 전략 | 설명 |
|---|---|
| 주기적 재학습 | 일정 주기로 새 데이터로 재학습 (주간/월간) |
| 트리거 기반 재학습 | Drift 감지 시 자동 재학습 파이프라인 실행 |
| 앙상블 업데이트 | 새 모델을 앙상블에 추가 |
| 온라인 학습 | 실시간으로 모델 가중치 업데이트 |
6. A/B 테스트 & Canary 배포
6-1. 왜 한 번에 다 배포하면 안 될까?
새 모델을 전체 사용자에게 한 번에 배포하면?
마치 백신을 임상시험 없이 전 국민에게 접종하는 것과 같습니다. 부작용(버그, 성능 저하)이 발생하면 대재앙이죠.
그래서 점진적 배포 전략이 필요합니다.
6-2. A/B 테스트
A/B 테스트는 두 가지 버전(A: 기존, B: 신규)을 동시에 서빙하여 성능을 비교하는 방법입니다.
핵심 특징:
- 사용자를 무작위로 분할 (50:50 또는 다른 비율)
- 통계적 유의성 검증
- 어떤 버전이 더 나은지 정량적으로 평가
사용 시나리오:
- 추천 알고리즘 A vs B 비교
- 검색 랭킹 모델 비교
- UI/UX 변경 효과 측정
비유: “초코 아이스크림이 더 잘 팔릴까, 바닐라가 더 잘 팔릴까?”를 알아보기 위해 매장 절반에는 초코, 절반에는 바닐라를 진열하는 것!
6-3. Canary 배포
Canary 배포는 신규 버전을 소수의 사용자에게만 먼저 배포하고, 문제가 없으면 점진적으로 확대하는 방법입니다.
배포 과정:
- 1% 사용자에게 신규 모델 배포
- 오류/성능 모니터링
- 문제 없으면 10% → 50% → 100% 확대
- 문제 발생 시 즉시 롤백
비유: “카나리아 새”는 탄광에서 유독가스 감지를 위해 먼저 보내졌습니다. 새가 죽으면(문제 발생) 광부들은 대피했죠. Canary 배포도 마찬가지로 소수가 먼저 위험을 감수합니다.
장점:
- 리스크 최소화: 전체 사용자에게 영향 가기 전 문제 발견
- 빠른 롤백: 문제 시 기존 버전으로 즉시 복귀
- 실제 환경 테스트: 스테이징이 아닌 프로덕션 데이터로 검증
6-4. A/B 테스트 vs Canary 배포
| 항목 | A/B 테스트 | Canary 배포 |
|---|---|---|
| 목적 | 어떤 버전이 더 나은지 측정 | 새 버전의 안정성 검증 |
| 트래픽 분배 | 고정 비율 (예: 50:50) | 점진적 증가 (1% → 10% → 100%) |
| 기간 | 통계적 유의성 확보까지 (수 주) | 안정성 확인까지 (수 일) |
| 롤백 | 테스트 종료 후 결정 | 문제 발생 시 즉시 |
| 사용 도구 | Optimizely, Istio | Istio, Argo Rollouts, Flagger |
실무 팁: Canary 배포로 안정성을 먼저 검증한 후, A/B 테스트로 비즈니스 효과를 측정하세요!
7. MLflow, Kubeflow, Vertex AI 비교
7-1. MLOps 플랫폼 선택의 중요성
MLOps 플랫폼 선택은 집을 짓는 것과 같습니다. 한번 정하면 바꾸기 어렵고, 전체 팀의 생산성에 영향을 미칩니다.
대표적인 3가지 플랫폼을 비교해봅시다.
7-2. MLflow
MLflow는 Databricks가 개발한 오픈소스 ML 라이프사이클 관리 플랫폼입니다.
핵심 구성요소:
- MLflow Tracking: 실험, 파라미터, 메트릭 기록
- MLflow Projects: 재현 가능한 코드 패키징
- MLflow Models: 다양한 형식으로 모델 배포
- MLflow Registry: 모델 버전 관리 및 스테이징
장점:
- 설치가 쉬움: pip install mlflow로 바로 시작
- 프레임워크 독립적: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn 모두 지원
- 실험 추적 최고: 파라미터, 메트릭, 아티팩트 시각화
단점:
- 파이프라인 오케스트레이션 없음: 학습-배포 자동화는 별도 도구 필요
- 대규모 분산 학습 제한적
추천 상황: 데이터 과학팀이 실험 추적과 모델 버전 관리에 집중할 때
7-3. Kubeflow
Kubeflow는 Kubernetes 위에서 동작하는 엔드투엔드 MLOps 플랫폼입니다.
핵심 구성요소:
- Kubeflow Pipelines: DAG 기반 ML 워크플로우
- Katib: 하이퍼파라미터 자동 튜닝
- KFServing/KServe: 모델 서빙
- Notebooks: 클라우드 네이티브 Jupyter
장점:
- 확장성: Kubernetes 기반으로 무한 확장
- 엔드투엔드 자동화: 학습부터 배포까지 파이프라인 구축
- 대규모 분산 학습: 여러 노드에서 병렬 학습
단점:
- Kubernetes 전문 지식 필요: 진입장벽 높음
- 설정 복잡: 초기 구축에 많은 노력
추천 상황: 대규모 ML 파이프라인을 Kubernetes에서 운영할 때
7-4. Vertex AI
Vertex AI는 Google Cloud의 완전 관리형 MLOps 플랫폼입니다.
핵심 구성요소:
- Vertex AI Pipelines: Kubeflow Pipelines 기반, 관리형
- AutoML: 코드 없이 모델 학습
- Feature Store: 관리형 Feature Store
- Model Monitoring: 자동 Drift 감지
- Prediction: 관리형 모델 서빙
장점:
- 인프라 관리 불필요: Google이 모든 것을 관리
- AutoML 통합: 비전문가도 모델 생성 가능
- BigQuery 연동: 대용량 데이터 처리 용이
단점:
- GCP 종속: 다른 클라우드로 이전 어려움
- 비용: 사용량에 따라 비용 증가
추천 상황: GCP 사용 기업이 빠르게 MLOps를 구축할 때
7-5. 플랫폼 비교 요약
| 항목 | MLflow | Kubeflow | Vertex AI |
|---|---|---|---|
| 유형 | 오픈소스 | 오픈소스 | 관리형 SaaS |
| 강점 | 실험 추적 | 파이프라인 오케스트레이션 | 완전 관리형 |
| 인프라 | 독립 실행 | Kubernetes 필수 | GCP 필수 |
| 학습 곡선 | 낮음 | 높음 | 중간 |
| 비용 | 무료 (인프라 비용만) | 무료 (인프라 비용만) | 사용량 기반 |
| 확장성 | 제한적 | 매우 높음 | 높음 |
| 조합 추천 | MLflow + Kubeflow | 단독 사용 | 단독 사용 |
실무 팁: 많은 기업이 MLflow(실험 추적) + Kubeflow(파이프라인)를 조합합니다!
8. FAQ: 자주 묻는 질문
Q1. MLOps 엔지니어가 되려면 무엇을 공부해야 하나요?
A. 4가지 핵심 역량이 필요합니다.
| 역량 | 학습 내용 |
|---|---|
| ML 기초 | 머신러닝 알고리즘, 딥러닝, 모델 평가 |
| DevOps | Docker, Kubernetes, CI/CD, Git |
| 데이터 엔지니어링 | SQL, Spark, Airflow, 데이터 파이프라인 |
| 클라우드 | AWS/GCP/Azure, IaC(Terraform) |
Q2. 우리 회사는 MLOps Level 0인데, 어디서부터 시작해야 하나요?
A. 다음 순서로 점진적으로 도입하세요.
- MLflow 도입: 실험 추적부터 시작 (1-2주)
- 모델 버전 관리: MLflow Registry 활용 (1주)
- 자동화된 학습 파이프라인: Airflow 또는 Kubeflow Pipelines (2-4주)
- 모델 서빙: TensorFlow Serving 또는 TorchServe (1-2주)
- 모니터링: Drift 감지 시스템 구축 (2-4주)
Q3. Feature Store가 꼭 필요한가요?
A. 팀 규모와 모델 수에 따라 다릅니다.
| 상황 | Feature Store 필요성 |
|---|---|
| 1인 팀, 1개 모델 | 불필요 |
| 5인 팀, 3개 이상 모델 | 권장 |
| 대규모 팀, 다수 모델 공유 | 필수 |
| 실시간 서빙 필요 | 필수 |
Q4. Data Drift와 Concept Drift를 어떻게 구분하나요?
A. 원인을 분석하면 구분할 수 있습니다.
| 현상 | Data Drift | Concept Drift |
|---|---|---|
| 입력 분포 변화 | ✅ 예 | ❌ 아니오 |
| 출력 의미 변화 | ❌ 아니오 | ✅ 예 |
| 예시 | 고객 연령대 변화 | 사기 패턴 진화 |
| 해결책 | Feature 분포 모니터링 | 성능 메트릭 모니터링 |
Q5. Canary 배포 비율은 얼마로 시작해야 하나요?
A. 일반적으로 1-5%로 시작합니다.
- 1%: 매우 보수적, 대규모 서비스
- 5%: 일반적인 시작점
- 10%: 자신감이 있을 때
- 점진적 확대: 1% → 5% → 10% → 25% → 50% → 100%
핵심 정리: MLOps로 AI를 세상에 내보내기
| 핵심 영역 | 핵심 내용 |
|---|---|
| ML Pipeline | 데이터 수집 → 전처리 → 학습 → 평가 → 배포 자동화 |
| 모델 서빙 | TensorFlow Serving(고성능), TorchServe(PyTorch), Triton(멀티) |
| Feature Store | Feast(오픈소스), Tecton(관리형) – 학습-서빙 일관성 |
| Drift 감지 | Data Drift(입력 분포), Concept Drift(관계 변화) 모니터링 |
| 배포 전략 | A/B 테스트(효과 측정), Canary(안정성 검증) |
| 플랫폼 | MLflow(실험), Kubeflow(파이프라인), Vertex AI(관리형) |
외부 참고 자료
더 깊이 알고 싶다면:
- Google Cloud MLOps 가이드
- MLflow 공식 문서
- Kubeflow 공식 문서
- TensorFlow Serving
- TorchServe
- Feast Feature Store
- Tecton Feature Platform
최종 결론
“모델을 만드는 것은 10%, 배포하고 운영하는 것이 90%다.”
데이터 과학자들이 만든 뛰어난 모델이 실험실에 갇혀 있는 것은 엄청난 낭비입니다. MLOps는 이 갭을 메우는 다리입니다.
ML Pipeline으로 자동화된 워크플로우를 구축하고, TensorFlow Serving이나 TorchServe로 실시간 서빙을 하고, Feature Store로 일관된 특성 관리를 하고, Drift 감지로 모델 품질을 유지하고, Canary 배포로 안전하게 출시하세요.
MLflow로 시작해서, Kubeflow로 확장하고, 필요하다면 Vertex AI로 관리 부담을 줄이세요. 어떤 도구를 선택하든, ML 모델을 프로덕션에 성공적으로 배포하는 것이 핵심입니다.
이제 여러분의 AI 모델도 실험실을 탈출해 세상과 만날 준비가 되었습니다! 🚀
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