MLOps에서 모델 모니터링과 CI/CD 구축하기

MLOps에서 모델 모니터링과 CI/CD 구축하기


1. 모델 모니터링의 중요성

기계학습 모델을 프로덕션에 배포했다고 해서 모든 과정이 완료된 것은 아닙니다. 실제 서비스 환경에서 지속적으로 모델의 성능과 건전성을 모니터링하는 것이 필수적입니다. 데이터 드리프트, 모델 성능 저하, 예기치 못한 입력 등 다양한 이슈가 발생할 수 있기 때문입니다.


2. 모니터링 지표 정의

모델 모니터링을 위해서는 먼저 관심 있는 지표를 정의해야 합니다. 일반적으로 다음과 같은 지표들을 추적합니다.

- 데이터 통계: 입력 데이터의 통계적 분포 변화
- 모델 성능: 정확도, 정밀도, 재현율 등 평가 지표
- 시스템 지표: 응답 시간, 자원 사용량 등 시스템 메트릭
- 비즈니스 지표: 실제 서비스 메트릭 (매출, 전환율 등)


3. 데이터 모니터링

입력 데이터의 통계적 분포가 크게 변하면 모델 성능이 저하될 수 있습니다. 따라서 정기적으로 데이터 드리프트를 감지하는 것이 중요합니다.

import pickle
from evidently import ColumnMapping
from evidently.model_monitoring import DataDriftMonitor

with open("ref_data.pb", "rb") as f:
    ref_data = pickle.load(f)
    
col_mapping = ColumnMapping(...)    
data_drift = DataDriftMonitor(ref_data, col_mapping)

# 새로운 데이터로 드리프트 감지
data_drift.calculate(new_data, data_renderer="wandb")

위 코드는 Evidently라는 라이브러리를 사용하여 참조 데이터셋과 새 데이터 간의 통계적 차이를 시각화합니다.


4. 모델 성능 모니터링

모델의 정확도, 정밀도, 재현율 등의 평가 지표를 지속적으로 모니터링해야 합니다. 성능 저하가 발견되면 재학습이 필요할 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 검증 데이터셋으로 성능 평가  
y_pred = model.predict(X_val) 
accuracy = accuracy_score(y_val, y_pred)

# 시각화
plt.plot(accuracy_history)
plt.axhline(y=accuracy, color='r')

정기적으로 검증 데이터셋에 대한 모델 성능을 평가하고, 시간에 따른 추세를 시각화합니다.


5. CI/CD 파이프라인 구축

지속적 통합(CI)과 지속적 배포(CD)를 통해 모델과 모니터링 시스템을 자동화하는 것이 좋습니다.

- GitHub Actions/GitLab CI 등 CI/CD 도구 활용
- 단위 테스트, 통합 테스트 자동화
- 자동 모델 빌드 및 배포
- 데이터 준비 및 모델 재학습 자동화
- 모니터링 파이프라인 구축 (예: Prometheus, Grafana)


6. 결론

MLOps에서 모델 모니터링은 필수적인 과정입니다. 데이터와 모델 성능을 지속적으로 추적하고, 문제가 발견되면 적절한 조치를 취해야 합니다. 또한 CI/CD 파이프라인을 구축하여 전체 프로세스를 자동화하는 것이 효율적입니다. 신뢰할 수 있는 AI 서비스를 안정적으로 제공하기 위해서는 모니터링과 MLOps 역량이 필수적이라고 할 수 있습니다.