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VLOps: 이벤트 기반 MLO (새 탭에서 열림)

VLOps는 학습, 평가, 배포 과정을 Typed Message 단위로 정의하고 이를 감지해 자율적으로 실행하는 이벤트 기반 MLOps 시스템입니다. 기존 파이프라인 방식의 복잡성을 해결하고 시스템 간 느슨한 결합을 통해 클라우드 호환성과 기능 확장성을 극대화한 것이 특징입니다. 이를 통해 사용자는 내부의 복잡한 오케스트레이션 구조를 몰라도 메시지 발행만으로 효율적인 모델 관리 파이프라인을 구동할 수 있습니다. **이벤트 기반 MLOps의 핵심 구조** * 학습, 평가, 배포 등 MLOps의 각 단계를 Typed Message라는 독립적인 데이터 단위로 정의하여 관리합니다. * Event Sensor가 발행된 메시지를 실시간으로 감지하고, 정의된 로직에 따라 적절한 작업을 자율적으로 수행하는 구조를 가집니다. * 메시지 중심의 설계를 통해 각 시스템 간 의존성을 낮추는 느슨한 결합(Loose Coupling)을 실현하여, 특정 클라우드 환경에 종속되지 않는 호환성을 확보했습니다. **기존 파이프라인 방식과의 차별점** * Kubeflow와 같은 전통적인 파이프라인 도구와 달리, 전체 워크플로우에 대한 엄격한 버전 관리가 강제되지 않아 운영의 유연성이 높습니다. * 새로운 기능을 추가할 때 전체 시스템을 재설계할 필요 없이, 단순히 새로운 메시지 타입을 정의하고 추가하는 것만으로 기능을 확장할 수 있습니다. * 사용자는 복잡한 내부 인프라 로직을 이해할 필요 없이 표준화된 메시지만 발행하면 동일한 파이프라인 결과를 얻을 수 있어 개발 경험이 개선됩니다. **Omni-Evaluator와 대시보드를 통한 통합 관리** * Omni-Evaluator는 파편화된 다양한 모델 엔진과 벤치마크 도구들을 하나로 통합하여 일관된 평가 환경을 제공합니다. * VLOps Dashboard를 통해 전체 작업의 진행 상태를 실시간으로 모니터링하고 시각화된 결과 지표를 한눈에 파악할 수 있습니다. * 시스템에 의한 자동 트리거뿐만 아니라, 사용자가 필요 시 직접 이벤트를 발생시켜 특정 평가나 배포를 수행할 수 있는 사용자 주도적 제어 기능을 지원합니다. 모델의 규모가 커지고 복잡해지는 멀티모달 LLM 환경에서는 경직된 파이프라인보다 이벤트 기반의 비동기 아키텍처가 변화에 더 유연하게 대응할 수 있습니다. 인프라의 복잡도를 추상화하고 메시지 기반의 확장성을 확보하려는 조직에게 VLOps와 같은 접근 방식은 매우 실용적인 대안이 될 것입니다.

사용자의 목소리를 AI로 재현하다: LLM기반 Multi Agent UX플랫폼 개발기 (새 탭에서 열림)

네이버의 'NSona' 프로젝트는 LLM 기반의 멀티 에이전트 시스템을 통해 방대한 사용자 리서치 데이터를 실시간 협업 자원으로 전환하며, 서비스 기획과 실제 개발 사이의 간극을 혁신적으로 줄인 사례를 제시합니다. 디자이너, AI 리서처, 개발자가 협력하여 단순한 기술 구현을 넘어 사용자의 목소리를 생생하게 재현하는 페르소나 봇을 개발함으로써, AI가 도구를 넘어 협업의 주체가 될 수 있음을 증명했습니다. 이를 통해 팀은 사용자의 피드백을 실시간으로 서비스 개발 과정에 투영하고 의사결정의 효율성을 극대화하는 성과를 거두었습니다. **사용자 경험을 재현하는 페르소나 봇 "NSona"** * 기존 UX 리서치가 가진 일회성 데이터의 한계를 극복하고, 리서치 결과를 데일리 협업 과정에서 상시 활용할 수 있는 자산으로 전환하기 위해 기획되었습니다. * 사용자의 특성과 행동 양식을 학습한 페르소나 봇 'NSona'를 통해 기획자나 개발자가 언제든 사용자의 관점에서 서비스에 대한 의견을 물을 수 있는 환경을 구축했습니다. **에이전트 중심의 서비스 구조와 기술적 도전** * 단일 LLM 모델의 한계를 넘어, 특정 서비스 목적에 최적화된 'Agent 중심의 서비스 구조'를 설계하여 보다 정교한 사용자 재현을 시도했습니다. * Multi-Party 대화 시스템을 도입하여 여러 페르소나가 상호작용하며 복합적인 피드백을 제공할 수 있는 기술적 토대를 마련했습니다. * 일반적인 언어 모델 평가 지표 대신, 서비스의 맥락과 UX 요구사항을 반영한 'Service-specific' 평가 프로세스를 독자적으로 구축하여 모델의 품질을 관리했습니다. **AI 시대의 변화된 협업 방식과 R&R** * 전통적인 업무 경계를 허물고 디자이너는 프롬프트를 설계하며, 리서처는 로직을 에이전트 구조로 전환하고, 개발자는 AI를 비평의 대상으로 다루는 새로운 협업 모델을 실천했습니다. * 결과물의 완성도에만 집착하기보다 '어디서 시작점을 찍느냐'에 집중하며, AI를 개발 프로세스의 초기 단계부터 능동적인 파트너로 참여시켰습니다. * 이러한 과정은 직군 간의 선형적인 협업 구조를 유기적인 파장 형태의 협업 구조로 변화시키는 계기가 되었습니다. **사용자 중심 AI 개발을 위한 실무적 제언** 성공적인 AI 서비스를 위해서는 기술적 구현만큼이나 기획, 디자인, 엔지니어링 간의 유기적인 결합이 필수적입니다. NSona의 사례처럼 사용자의 목소리를 데이터 더미가 아닌 대화 가능한 실체로 변환하여 협업의 중심에 배치한다면, 보다 사용자의 니즈에 밀착된 서비스를 더 빠른 속도로 검증하고 개발할 수 있을 것입니다.

쿠팡의 머신러닝 플랫폼을 통한 ML 개발 가속화. 쿠팡의 머신러닝 개발 속도를 높이는 쿠팡만의 ML 플랫폼에 대하여 | by 쿠팡 엔지니어링 | Coupang Engineering Blog | Medium (새 탭에서 열림)

쿠팡은 검색, 가격 책정, 물류 등 비즈니스 전반에 머신러닝(ML)을 적극적으로 활용하며, 개발 효율을 극대화하기 위해 통합 ML 플랫폼을 구축했습니다. 이 플랫폼은 데이터 준비부터 모델 배포 및 모니터링까지의 전 과정을 자동화하고 표준화하여, 개발자가 인프라 관리보다는 모델 로직에 집중할 수 있는 환경을 제공합니다. 이를 통해 쿠팡은 대규모 컴퓨팅 자원을 효율적으로 관리하면서도 고객 경험을 개선하기 위한 혁신적인 기능들을 빠르게 시장에 선보이고 있습니다. **ML 개발 가속화를 위한 도전 과제** * **Time-to-Market 단축:** 아이디어 단계에서 모델을 실제 서비스에 적용하기까지 발생하는 복잡한 인프라 설정 과정을 간소화해야 함. * **표준화된 CI/CD 통합:** 머신러닝 모델의 학습, 검증, 배포 과정을 소프트웨어 공학의 지속적 통합 및 배포 체계와 결합하여 운영 안정성을 확보. * **확장성 있는 컴퓨팅 자원:** 대규모 데이터와 복잡한 딥러닝 모델 학습을 위해 GPU 및 CPU 자원을 효율적으로 할당하고 확장할 수 있는 시스템 필요. **효율적인 파이프라인 및 피처 관리** * **노트북 및 워크플로우:** 주피터 노트북(Jupyter Notebook) 환경과 Kubeflow 기반 파이프라인을 제공하여, 데이터 탐색부터 모델 학습까지의 워크플로우를 코드 형태로 관리하고 자동화함. * **피처 스토어(Feature Store):** 실시간 추론과 배치 학습 환경 간의 데이터 불일치를 방지하고, 검증된 피처를 재사용할 수 있는 중앙 집중형 저장소 운영. * **일관성 유지:** 온라인과 오프라인 환경에서 동일한 피처 엔지니어링 로직을 적용하여 모델 성능의 신뢰성을 높임. **모델 훈련 및 실시간 추론 인프라** * **분산 훈련 지원:** 고성능 GPU 클러스터를 활용한 분산 훈련 환경을 구축하여 Ko-BERT와 같은 대규모 언어 모델의 학습 시간을 획기적으로 단축. * **안정적인 추론 서비스:** 실시간 트래픽 처리를 위한 고가용성 서빙 환경과 대량의 데이터를 한 번에 처리하는 배치 추론 시스템을 동시에 지원. * **자동화된 배포:** 훈련된 모델을 검증한 후 클릭 몇 번으로 실제 운영 환경에 배포할 수 있는 셀프 서비스 기능 제공. **지속적인 모니터링 및 자원 최적화** * **가시성 확보:** 모델의 성능 지표뿐만 아니라 입력 데이터의 분포 변화(Data Drift)를 실시간으로 감지하여 모델 재학습 시점을 파악. * **Kubernetes 기반 관리:** 모든 ML 워크로드를 컨테이너화하여 Kubernetes 환경에서 실행함으로써 하드웨어 자원 활용도를 최적화하고 운영 부담을 최소화. **플랫폼 도입을 통한 주요 성과** * **검색 품질 향상:** 한국어에 특화된 Ko-BERT 모델 학습 과정을 플랫폼을 통해 최적화하여 검색 쿼리 이해도와 검색 결과의 정확도를 개선. * **실시간 가격 예측:** 수백만 개의 상품에 대해 시장 상황을 즉각적으로 반영하는 가격 예측 모델을 안정적으로 운영하여 비즈니스 민첩성 확보. 대규모 조직에서 ML 모델 개발 속도를 높이려면 개별 모델의 성능만큼이나 전체 생애주기를 관리하는 플랫폼의 역할이 중요합니다. 쿠팡처럼 다양한 서비스 도메인을 가진 환경에서는 표준화된 ML 플랫폼을 통해 인프라 복잡성을 추상화하고, 데이터 사이언티스트가 비즈니스 가치 창출에만 몰입할 수 있는 환경을 구축하는 것이 가장 효과적인 전략입니다.

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.