MLOps 시스템을 구축할 때 어떤 요소를 가장 중요하게 고려하시나요?

MLOps 팀과 협력해 제품의 건강성을 유지한 경험은 학부 캡스톤에서 모델 배포와 운영까지 포함한 프로젝트에서 시작됐습니다. 모델을 학습하는 것과 서비스에서 안정적으로 동작하게 유지하는 것이 다른 문제라는 것을 이 과정에서 처음 실감했습니다. 모델 성능이 배포 후 저하되는 데이터 드리프트 문제를 모니터링하기 위해 입력 데이터 분포와 예측 결과 분포를 주기적으로 확인하는 방식을 적용했습니다.

자동화된 재학습 트리거를 설정해두면 성능 저하가 감지됐을 때 수동 개입 없이 모델이 갱신되도록 할 수 있었습니다. 개발팀과 MLOps 팀이 같은 메트릭 기준을 공유하는 것이 건강성 기준을 맞추는 데 중요했습니다. 모델의 배포 이후 관리가 학습만큼이나 중요하다는 것을 이 경험에서 배웠습니다.