mlops

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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.

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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.

미래를 구축하다: Dropbox (새 탭에서 열림)

드롭박스는 2025년 여름 인턴십 프로그램을 통해 43명의 인턴과 함께 AI 기반 통합 검색 도구인 '드롭박스 대시(Dropbox Dash)'를 비롯한 핵심 서비스의 성능과 인프라를 혁신했습니다. 엔지니어링 중심의 이번 기수들은 12주간 멘토링과 실무 프로젝트에 참여하며, 특히 AI 모델의 신뢰성 강화와 다국어 검색 지원 등 드롭박스의 차세대 기술 역량을 끌어올리는 데 기여했습니다. 결과적으로 이번 프로그램은 인턴들에게는 실질적인 기술적 성장을, 기업에는 레거시 시스템 현대화와 운영 효율화라는 실용적 성과를 동시에 안겨주었습니다. ### 드롭박스 대시와 AI 기술 고도화 * **다국어 검색 지원 확대**: 통합 검색 플랫폼(USP)에 언어 감지 파이프라인을 통합하여 리플레이(Replay) 등 드롭박스 제품 전반에 걸쳐 20개 이상의 언어를 지원하는 네이티브 검색 환경을 구축했습니다. * **ML 모델 모니터링 시스템(AI Sentinel)**: 머신러닝 엔지니어가 수동으로 확인하던 모델 배포 상태를 실시간으로 가시화하는 시스템을 개발하여 배포의 신뢰성을 높이고 반복 주기를 단축했습니다. * **커넥터 플랫폼 최적화**: 대시의 데이터 저장소에서 최신 정보에 직접 접근할 수 있는 도구를 빌드하여, 외부 시스템의 데이터를 매번 다시 다운로드하지 않고도 최신 메타데이터 기반으로 모델을 학습시킬 수 있게 했습니다. * **문서 미리보기 및 웹 자동화**: 대시 내에서 문서를 즉시 미리 볼 수 있는 UI와 대화형 AI 기능을 통합하고, 폼 채우기나 교정 등의 반복 업무를 자동화하는 모듈형 AI 에이전트를 개발했습니다. ### 인프라 성능 및 데이터 효율화 * **스토리지 코어(Magic Pocket) 지연 시간 단축**: 디스크 재시작 시 발생하는 쓰기 지연 문제를 해결하기 위해 스토리지 상태를 추적하는 캐시와 성능이 저하된 볼륨을 제외하는 필터링 옵션을 추가하여 검색 결과의 정확도를 높였습니다. * **파일 시스템 메타데이터 리팩토링**: 레거시 파일 이력 추적 시스템을 현대화하여 메타데이터 인프라를 단순화하고 운영 비용을 대폭 절감했습니다. * **대규모 데이터 분석 최적화**: Databricks 쿼리와 ETL 파이프라인의 고비용 패턴을 식별하는 추천 시스템을 구축하고, 500TB 규모의 모바일 이벤트 로그를 최신 데이터 레이아웃 기술인 '리퀴드 클러스터링(Liquid Clustering)'으로 마이그레이션했습니다. ### 개발자 경험 및 운영 도구 개선 * **AI 기반 코드 마이그레이션**: 특정 폴더나 유형에 대해 코드 마이그레이션을 자동화하고 결과가 성공적일 경우 자동으로 Pull Request를 생성하는 도구를 제작하여 대규모 마이그레이션 작업을 효율화했습니다. * **지능형 지표 감지 시스템(Vortex2)**: 고정된 임계값 대신 데이터의 계절성과 변화 패턴을 학습하는 적응형 이상 탐지 기법을 도입하여 알림 피로도를 줄이고 장애 대응 속도를 개선했습니다. 이러한 인턴들의 성과는 드롭박스가 단순한 파일 저장소를 넘어 AI 중심의 워크플로우 플랫폼으로 진화하고 있음을 보여줍니다. 특히 대규모 마이그레이션 자동화나 인프라 수준의 지연 시간 최적화와 같은 실무적인 기술 해결책은 엔지니어링 팀의 생산성을 직접적으로 높이는 실용적인 결론을 도출했습니다.

단일 노드에서 멀티 GPU (새 탭에서 열림)

Discord는 수억 명의 사용자를 지원하기 위해 머신러닝 시스템을 고도화하는 과정에서 단일 머신으로는 감당할 수 없는 확장성 한계에 직면했습니다. 이를 해결하기 위해 오픈소스 분산 컴퓨팅 프레임워크인 Ray를 도입하고, 개발자 경험(DX)에 최적화된 맞춤형 오케스트레이션 플랫폼을 성공적으로 구축했습니다. 결과적으로 분산 학습의 복잡성을 낮춤으로써 광고 랭킹 모델의 비즈니스 지표를 200% 이상 향상시키는 등의 기술적 도약을 이뤄냈습니다. ### 머신러닝 확장의 한계와 분산 컴퓨팅의 필요성 * 모델이 정교해지고 데이터셋이 거대해짐에 따라 단일 GPU나 개별 장비로는 학습을 진행할 수 없는 병목 현상이 발생했습니다. * 인프라의 성장 속도보다 계산 리소스에 대한 요구치가 더 빠르게 증가하면서, 단순한 자원 추가를 넘어선 근본적인 분산 컴퓨팅 환경으로의 전환이 필수적이었습니다. ### Ray 기반의 맞춤형 ML 플랫폼 구축 * 분산 컴퓨팅 프레임워크인 Ray를 핵심 기반으로 삼아, 개발자가 복잡한 분산 환경을 의식하지 않고 작업할 수 있는 플랫폼을 개발했습니다. * 워크플로우 관리를 위해 Dagster와 KubeRay를 결합한 오케스트레이션 시스템을 구축하였으며, 자체 CLI 도구를 제공하여 개발 편의성을 극대화했습니다. * 시스템의 투명성을 높이기 위해 'X-Ray'라는 별도의 가시성(Observability) 레이어를 도입하여 모니터링 환경을 강화했습니다. ### 플랫폼 고도화가 가져온 비즈니스 성과 * 딥러닝 도입 초기 단계의 혼란을 극복하고, 실험 중심에서 체계적인 프로덕션 오케스트레이션 단계로 진화했습니다. * 구축된 플랫폼을 통해 광고 랭킹(Ads Ranking) 모델 등을 최적화한 결과, 비즈니스 지표에서 200% 이상의 성능 개선을 달성하며 분산 ML 플랫폼의 실효성을 입증했습니다. 성공적인 머신러닝 확장을 위해서는 분산 컴퓨팅의 기술적 도입만큼이나 개발자가 이를 쉽게 활용할 수 있도록 돕는 플랫폼 아키텍처와 도구(CLI, 오케스트레이션, 모니터링)의 통합이 필수적입니다. 단순히 강력한 인프라를 구축하는 것을 넘어, 분산 학습 환경을 표준화하고 자동화하여 개발자의 생산성을 높이는 데 집중해야 합니다.

쿠팡의 머신러닝 플랫폼을 통한 ML 개발 가속화 (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 머신러 (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.