머신러닝 모델 성능 평가 웹 플랫폼 구축

이 데이터 분석 기업은 고객사를 위해 다수의 머신러닝 모델을 개발·운영하고 있었습니다. 그러나 모델 배포와 버전 관리가 수작업으로 이루어져 운영 효율이 매우 낮은 상황이었습니다. 데이터 사이언티스트가 직접 서버에 접속하여 모델 파일을 교체하는 방식이 일반적이었으며, 이 과정에서 배포 실수가 종종 발생했습니다. 모델 실험 이력이 체계적으로 기록되지 않아 이전 버전으로의 롤백이 어려웠습니다. 사업 확장에 따라 모델 수가 증가하면서 체계적인 MLOps 환경 구축이 시급해졌습니다.

모델 학습, 평가, 배포의 각 단계가 서로 분리된 환경에서 수행되어 실험 재현성이 보장되지 않는 것이 근본적인 문제였습니다. 동일한 코드와 데이터로 학습해도 환경 차이로 인해 결과가 달라지는 경우가 빈번했습니다. 프로덕션 환경에 배포된 모델의 성능이 시간이 지남에 따라 저하되는 데이터 드리프트 현상을 감지할 수단이 전혀 없었습니다. 또한 여러 모델 간 A/B 테스트를 수행할 인프라가 부재하여 최적의 모델을 선정하는 데 어려움이 있었습니다. 이러한 문제들이 축적되면서 데이터 사이언스팀의 업무 효율이 크게 저하되고 있었습니다.

Docker 컨테이너 기반의 파이프라인을 설계하여 학습, 평가, 배포의 전체 워크플로우를 표준화했습니다. 모든 실험 환경을 컨테이너로 격리함으로써 재현성 문제를 근본적으로 해결하는 접근을 취했습니다. 모델 레지스트리를 도입하여 모든 모델 아티팩트와 메타데이터를 체계적으로 버전 관리할 수 있는 체계를 수립했습니다. 모델 성능 지표를 지속적으로 수집하고 드리프트를 감지하는 모니터링 아키텍처도 함께 설계했습니다. 데이터 사이언티스트가 웹 인터페이스만으로 전체 파이프라인을 제어할 수 있도록 사용자 경험을 우선시했습니다.

직관적인 웹 대시보드를 통해 모델 실험 추적, 하이퍼파라미터 비교, 원클릭 배포가 가능한 MLOps 플랫폼을 구축했습니다. 트래픽 분배 비율을 자유롭게 설정할 수 있는 A/B 테스트 기능을 구현하여 모델 성능을 실전 환경에서 비교 검증할 수 있게 했습니다. 모델 입력 데이터의 분포 변화와 예측 정확도 하락을 실시간으로 감지하는 드리프트 알림 시스템을 연동했습니다. 자동 롤백 기능을 추가하여 성능 저하 시 이전 안정 버전으로 즉시 전환되도록 했습니다. CI/CD 파이프라인과 통합하여 코드 커밋부터 프로덕션 배포까지 전 과정을 자동화했습니다.

웹 기반 MLOps 플랫폼을 통해 모델 학습부터 배포, 모니터링까지 전 과정이 자동화되었습니다. 기존에 수일이 걸리던 모델 배포 과정이 70% 단축되어 몇 시간 내로 완료할 수 있게 되었습니다. 실시간 성능 모니터링과 자동 롤백 기능으로 프로덕션 환경의 안정성이 크게 향상되었습니다. 데이터 사이언티스트들이 인프라 관리 부담에서 벗어나 모델 연구에 집중할 수 있는 환경이 마련되었습니다. 이 플랫폼은 이후 신규 고객사 프로젝트에도 재활용되어 회사 전체의 ML 프로젝트 수행 역량을 한 단계 끌어올렸습니다.