“2022년에 ML옵스를 위한 예산을 받았다”
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자료 제목 :
2023년 ML옵스:미래는 어떻게 될 것인가?
REPORT: MLOps in 2023: What Does the Future Hold?
자료 출처 :
ClearML
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발행 날짜 :
2023년 01월 26일
AIㆍML

글로벌 칼럼 | ChatGPT의 시대, ML옵스 인재가 필요하다

David Linthicum | InfoWorld 2023.02.01
오픈 소스 ML옵스(MLops) 플랫폼 업체 클리어ML(ClearML)은 지난 26일 ‘2023년 ML옵스:미래는 어떻게 될 것인가?’이라는 연구 결과를 공개했다. 미국의 머신러닝 의사결정자 200명을 설문 조사해 만든 보고서로 머신러닝 운영의 핵심 트랜드를 알려주는 자료다.
 
ⓒ Getty Images Bank 

클리어ML 연구에 따르면 ML옵스는 이제 많은 기업에서 광범위하게 활용되고 있다. 응답자 중 85%가 “2022년에 ML옵스 프로젝트를 위한 예산을 받았다”라고 밝혔다. 응답자 중 14%는 “과거 예산이 없었지만 2023년에는 예산을 받을 수 있을 것으로 기대한다”라고 설명했다. 클리어ML의 고객이 ML옵스에 관심 있는 사용자라는 점에서 응답의 편향성이 있을 수 있지만, ML옵스가 기업에 어느정도 확산되고 있다는 것을 보여주는 자료다. 

운영 업무는 이제 클라우드 시대의 핵심 요소다. 분야를 나눠 클라우드옵스(클라우드 운영), 핀옵스(비용 운영), 데브옵스(개발 운영), 섹옵스(보안 운영) 형태로 기술이 발전되고 있다. 거기다 클라우드 솔루션을 구축하거나 기존 솔루션을 클라우드로 마이그레이션하는 일은 여러 작업이 필요하다. 일반적으로, 그런 작업을 하나씩 끝나고 나면 비즈니스에 가치가 더해질 수 있도록 운영 업무를 신경쓰게 된다.

지난 몇 년 동안 기업은 퍼블릭 클라우드 서비스에 그저 데이터를 올려놓고, 알아서 좋은 결과가 나오기만을 기다렸다. 하지만 실제로는 그런 과정에서 핵심 비즈니스 가치가 나오지 않는 다는 것을 깨닫고 있다. 오히려 운영을 소홀히 하면 막대한 비용이 추가되고, ROI가 거의 발생하지 않는다.

ML옵스는 머신러닝 라이프 사이클의 중요한 구성 요소로, 프로덕션 수준에서 머신러닝 모델을 관리하고 운영하도록 도와준다. ML옵스는 결국 일관되고 효율적인 방식으로 모델을 배포, 모니터링, 업데이트한다. 기존 애플리케이션에 ML을 더할 경우, 혁신적인 차별화 요소를 만들고 비즈니스에 엄청난 가치를 추가할 수 있다. 

그런 면에서 ML옵스 관련 인력은 점점 중요해지고 있다. 기업은 ML옵스를 통해 AI/ML을 결합한 비즈니스 시스템을 만들려고 하고, 그러한 시스템은 지능형 공급망을 주도하고 사기를 탐지하며 마케팅 및 판매 분석을 제공한다. 물론 지금은 ChatGPT에 대한 관심이 유독 높아지고 있고, AI를 기업의 핵심 무기이자 수익 창출 도구로 보고 있지만, 이런 논의는 20년 전부터 꾸준히 발전했다. 

그렇다면 ML옵스와 관련된 주요 업무는 무엇일까? ML옵스 업무는 다음과 같은 모습일 확률이 높다.  
 
  • 모델 배포 : 프로덕션 환경에 머신러닝 모델을 배포해 비즈니스 애플리케이션과 시너지 창출
  • 모델 모니터링 : 모델이 배포된 후에는 모델의 성능을 평가하여 원하는 결과를 제공하는지 확인
  • 버전 관리 : 시기에 따라 모델의 개선 사항과 신규 버전을 추적
  • 모델 재교육 : 모델을 새 데이터로 업데이트해서, 데이터의 최신성, 성능, 편향성을 관리하며 정확성을 높임
  • 테스트 : 모델이 최적의 성능을 발휘하는지 확인
  • 자동화 : 모델 배포, 모니터링, 재교육과 같은 작업을 자동화하여 모델 관리에 필요한 시간과 노력을 줄이고 다른 작업에 필요한 리소스를 확보

보통 ML옵스는 기존 클라우드 운영팀에서 관리하겠지만, 기업은 머신러닝에 대한 일반적인 교육이나 특정 세부 교육을 해야 할 것이다. 그런 교육이 있고 난 뒤에 ML 프로세스를 논의할 수 있다. 

ML옵스 인력의 중요성이 대두되는 이유는 머신러닝 시스템이 제대로 운영되고 유지되지 않으면 사업에 큰 문제가 발생할 수 있기 때문이다. 가령 잘못된 캠페인으로 수백만 달러를 잃을 수도 있고, 편향된 대출 승인 시스템으로 대출 서비스를 제대로 이용하지 못한 사용자에게 소송을 당할 수도 있다. 적절한 ML옵스 인재를 배치하면, 그런 위험을 낮추는 데 도움이 된다. 그만큼 ML옵스 직무는 현시점에서 흥미로운 일이자 높은 임금을 안겨주는 일이다. 
editor@itworld.co.kr
 Tags ML옵스

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