다섯 살도 알 수 있게 · SW공학
MLOps/ModelOps가 뭐예요?
MLOps를, 한 번 만들고 끝나는 게 아니라 계속 가르치고 지켜봐야 하는 자동 교정 기계 이야기로 풀어봤어요.
작년에 만든 교정 기계, 그대로 두었어요.기계가 요즘 말투는 자꾸 놓쳐요 — 말투가 바뀌었는데 기계는 안 배웠거든요.
보통 코드와 달리, 기계는 예시 더미(데이터)로 배워서 고치기 어려워요.그래서 일반 코드 고치듯 규칙 한 줄만 바꿔선 못 고쳐요.
MLOps는 교정 기계를 계속 돌보는 일이에요.기계에 새 원고를 계속 넣어 가르치고, 틀리면 바로 알아채고, 예전 판으로 되돌릴 수도 있어요.
새 예시 모으기최근 원고를 계속 모아요
다시 가르치기새 예시로 기계를 다시 훈련해요
실수 지켜보기정확도가 떨어지면 바로 알아채요
예전 판으로 되돌리기새 판이 더 나쁘면 되돌려요
교정 기계 돌보기는 한 바퀴로 끝나지 않고 계속 돌아요.모으고, 가르치고, 시험하고, 바꾸고, 지켜보고 — 다시 처음으로 돌아가요.
기계가 똑똑해져도, 사람 손이 필요 없어지진 않아요.애매한 표현은 결국 교정자가 확인해요. 빌려 쓰는 큰 앵무새(LLM)를 돌보는 일은 → 앵무새 돌보기 쪽 이야기예요.
한 줄로
MLOps/ModelOps = 자동 교정 기계를 한 번 만들고 끝내지 않고, 새 원고로 계속 다시 가르치고, 실수를 지켜보며 필요하면 되돌리는 돌봄 과정.
MLOps(Machine Learning Operations)는 머신러닝 모델의 데이터 수집·학습·검증·배포·모니터링을 하나의 반복 파이프라인으로 관리하는 방법론이에요. ModelOps는 범위를 ML 모델 밖의 규칙·최적화 같은 AI·의사결정 모델까지 넓혀, 운영 중 모델의 거버넌스와 수명주기 관리를 다뤄요. 코드뿐 아니라 데이터에 따라서도 동작이 바뀌는 모델의 특성상, 일반 CI/CD보다 재학습·드리프트 감지가 핵심이에요.
어른들은 이렇게 불러요
- MLOps/ModelOps
MLOps/ModelOps - 교정 기계를 계속 돌보는 과정. 만들고 끝이 아니라, 운영까지 포함해요.
- 데이터 파이프라인
Data Pipeline - 새 원고를 모아 들이는 길. 학습용 예시가 계속 흘러 들어와요.
- 재학습(Retraining)
Retraining - 새 원고로 다시 가르치는 일. 세상이 바뀌면 기계도 다시 배워야 해요.
- 모델 레지스트리
Model Registry - 기계를 버전별로 보관하는 서가. 형상관리와 같은 생각이에요 → 원고를 지키는 보관 서가.
- 드리프트(Drift)
Drift - 세상이 바뀌어 기계가 자꾸 틀리는 것. 데이터가 변하면 정확도가 조용히 떨어져요.
- A/B 테스트
A/B Testing - 새 기계와 옛 기계를 나란히 비교하는 것. 더 정확한 기계만 남겨요.
- 모델 롤백
Model Rollback - 새 기계가 더 자주 틀리면 예전 판으로 되돌리기. SRE 분야의 되돌리기와 같아요 → 기구를 예전 설정으로.
- 모니터링
Monitoring - 기계의 실수를 계속 지켜보는 일. 정확도가 떨어지면 가장 먼저 알아채는 장치예요.
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