17 - 모델을 운영하는 법까지 배워야 하는 이유: MLOps 이해하기

머신러닝 모델을 잘 만드는 것도 중요하지만,
실제 환경에서 지속적으로 운영하고 개선하는 능력이 없다면, 그 모델은 빛을 보지 못할 가능성이 큽니다.
단순히 성능 좋은 모델을 개발하는 것을 넘어, 운영, 배포, 모니터링까지 포함한 ‘전체 파이프라인’을 이해하는 것이 이제는 필수가 되었습니다.

이번 글에서는 머신러닝 모델을 실전에 투입하고 안정적으로 유지하기 위한 기술 체계인 MLOps에 대해 소개드리며,
직접 FastAPI를 활용한 모델 배포 실습도 함께 진행해보겠습니다.

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1️⃣ MLOps란 무엇인가요?

MLOps(Machine Learning Operations)는 머신러닝 모델의 개발부터 배포, 운영, 개선까지의 전체 라이프사이클을 자동화하고 체계화하는 실무 전략입니다.

✅ MLOps가 필요한 이유

• 모델 성능은 시간이 지나면 떨어집니다.
• 새로운 데이터나 환경 변화에 적응하지 못하면 실 서비스에 문제가 생깁니다.
• 이를 방지하려면 모델의 지속적인 업데이트, 모니터링, 자동 배포 시스템이 필요합니다.

MLOps는 단순한 기술이 아니라, AI 서비스를 현실에 성공적으로 정착시키기 위한 운영 철학입니다.

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2️⃣ MLOps의 핵심 구성 요소

📌 ① CI/CD (지속적 통합 / 지속적 배포)

• 모델 변경 사항을 자동 테스트하고 배포
• 코드 변경 → 모델 재학습 → 배포까지 자동화 가능
• 도구: GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins 등

📌 ② 모델 서빙 (Model Serving)

• 학습된 모델을 API 서버 형태로 배포
• 주요 도구: FastAPI, TensorFlow Serving, TorchServe, ONNX Runtime

📌 ③ 모델 모니터링 (Model Monitoring)

• 실제 서비스에서 모델이 잘 작동하는지 추적
• 데이터 드리프트, 성능 저하 탐지, 알림 시스템 등 포함

📌 ④ Feature Store

• 학습과 예측에 사용되는 Feature를 일관성 있게 저장하고 재사용
• Feast, Tecton 등 오픈소스 및 클라우드 기반 도구 존재

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✅ 실습: FastAPI로 머신러닝 모델을 배포해보기

이번 실습에서는 로컬에서 학습한 머신러닝 모델을 FastAPI로 API 형태로 배포해보겠습니다.
이것이 바로 실전 MLOps의 첫걸음입니다.

📦 환경 준비

pip install fastapi uvicorn numpy

🧪 FastAPI 코드 예시

from fastapi import FastAPI
import pickle
import numpy as np

# 사전 학습된 모델 로드
with open("model.pkl", "rb") as f:
    model = pickle.load(f)

app = FastAPI()

@app.post("/predict/")
def predict(features: list):
    X = np.array(features).reshape(1, -1)
    prediction = model.predict(X)
    return {"prediction": prediction.tolist()}

▶️ 실행 방법

uvicorn filename:app --reload

• API 문서 확인: http://localhost:8000/docs

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🏆 오늘의 핵심 요약

항목	설명
✅ MLOps	모델 개발부터 운영, 개선까지 책임지는 머신러닝 운영 전략입니다.
✅ 구성 요소	CI/CD, 모델 서빙, 모니터링, Feature Store 등
✅ 실습 예제	FastAPI를 통해 학습된 모델을 REST API 형태로 쉽게 배포 가능