쿠팡의 머신러닝 (새 탭에서 열림)
쿠팡의 머신러닝 플랫폼은 데이터 탐색부터 모델 배포에 이르는 전체 ML 생애주기를 가속화하여 개발 생산성을 혁신적으로 높이는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 검색, 가격 책정, 물류 최적화 등 쿠팡의 다양한 서비스에 머신러닝을 효율적으로 적용하고 있으며, 인프라 관리 부담을 줄여 엔지니어들이 모델 고도화에만 집중할 수 있는 환경을 제공합니다. 결과적으로 이 플랫폼은 복잡한 비즈니스 문제를 해결하는 핵심 기술 기반으로서 쿠팡의 비즈니스 성장을 견인하고 있습니다. **플랫폼 구축의 동기와 목표** * **생산 모드 전환 시간 단축**: 실험 단계의 모델을 실제 서비스 환경에 배포하기까지 걸리는 시간을 줄여 비즈니스 요구사항에 빠르게 대응합니다. * **ML 개발의 CI/CD 도입**: 소프트웨어 공학의 지속적 통합 및 배포(CI/CD) 개념을 ML에 접목하여, 모델 학습과 배포 과정을 자동화하고 일관된 품질을 유지합니다. * **컴퓨팅 자원의 효율적 확장**: 하부 인프라에 대한 개입 없이도 대규모 학습 및 추론을 수행할 수 있도록 유연한 확장성을 제공하여 비용과 성능을 최적화합니다. **플랫폼의 핵심 기능 및 구성 요소** * **관리형 노트북 및 파이프라인 SDK**: 데이터 과학자들이 익숙한 Jupyter 기반 환경에서 작업할 수 있도록 지원하며, 전용 SDK를 통해 복잡한 ML 파이프라인을 손쉽게 정의하고 실행할 수 있습니다. * **피처 스토어(Feature Store)**: 학습과 추론 단계에서 동일한 피처 데이터를 재사용하고 공유할 수 있는 중앙 저장소를 제공하여, 데이터 정합성 문제를 해결하고 개발 효율을 높입니다. * **모델 학습 및 추론 서비스**: 다양한 ML 프레임워크를 지원하는 매니지드 학습 환경과, 대규모 트래픽을 처리할 수 있는 실시간 및 배치 추론 인프라를 운영합니다. * **모니터링 및 관측 가능성**: 배포된 모델의 성능 저하(Drift)나 이상 징후를 실시간으로 추적하여 모델의 신뢰성을 보장하고 신속한 재학습 여부를 결정합니다. **주요 성공 사례** * **Ko-BERT를 통한 검색 고도화**: 한국어 특화 언어 모델인 Ko-BERT를 학습시켜 고객의 검색 쿼리 의도를 더 정확하게 파악하고 상품 검색의 질을 향상시켰습니다. * **실시간 가격 예측**: 수백만 개의 상품에 대해 시장 변화를 즉각적으로 반영하는 실시간 가격 예측 모델을 성공적으로 배포하여 비즈니스 의사결정을 지원하고 있습니다. 쿠팡 ML 플랫폼은 단순히 도구의 집합을 넘어, 데이터 과학자가 비즈니스 가치 창출에만 전념할 수 있도록 돕는 강력한 엔지니어링 생태계입니다. 대규모 데이터와 복잡한 모델을 다루는 조직이라면 쿠팡의 사례처럼 파이프라인 자동화와 피처 정합성을 보장하는 통합 플랫폼 구축을 통해 개발 사이클을 획기적으로 단축할 수 있습니다.