솔루션MLOps요금: 별도문의

학습 파이프라인 (MLOps)

데이터 수집부터 모델 배포·관측·재학습까지, 재현 가능하고 자동화된 ML 파이프라인을 설계·구축·운영합니다.

🔄 자동화·재현성

코드/데이터/환경 버전 고정. 동일 입력 → 동일 산출.

🧪 실험·추적

실험 파라미터/메트릭/아티팩트 로깅(예: MLflow).

📦 아티팩트/레지스트리

모델/데이터/피처 저장소 분리(오프라인·온라인).

🚀 배포/롤백

카나리·블루/그린, 자동 롤백, A/B 라우팅.

파이프라인 단계와 산출물

단계	핵심 작업	산출물
수집/적재	Batch/Streaming, 스키마 고정	Raw Dataset, 스키마
정제/검증	결측/이상치 처리, DQ 테스트	Cleaned Dataset, DQ 리포트
특징/스키마	피처 엔지니어링, 피처카탈로그	Feature Set(오프라인/온라인)
학습	단일/분산학습, 체크포인트	모델(ckpt), 로그
튜닝	HPO(Optuna/Ray), 조기종료	최적 하이퍼파라미터
검증/평가	스모크·회귀·편향/공정성	평가리포트/게이트패스
등록/승격	버전/스테이지(Dev/Stg/Prod)	Model Registry 메타데이터
배포	배치/온라인/서빙, 트래픽 분할	릴리스, 변경기록
관측/재학습	성능·드리프트·알림·스케줄	모니터링 대시보드

데이터/특징 관리

데이터 버전관리 — DVC/LakeFS, 스냅샷·브랜치.

데이터 품질(DQ) — Great Expectations, 임계치 알림.

특징 저장소 — 오프라인(학습)·온라인(서빙) 분리.

계보/라인리지 — 소스→특징→모델 추적.

보관/비용 — 오브젝트 스토리지 계층화(핫/콜드).

개인정보 — PII 마스킹·익명화·키 분리.

학습/최적화

분산 학습 — DDP/FSDP, Horovod.

혼합 정밀 — AMP, 그래디언트 누적.

체크포인트/복원 — 스팟 중단 복구.

HPO — Optuna/Ray Tune, 조기종료.

스케줄 — Airflow/Argo/Prefect.

자원 관리 — GPU/CPU 오토스케일.

아티팩트 — 모델·로그·리포트 보존.

검증 게이트 — 정확도·지연·공정성 임계.

예시: MLflow 로깅

import mlflow, mlflow.pyTorch as mlf
from sklearn.metrics import f1_score
with mlflow.start_run():
  mlflow.log_params({"lr":1e-3, "batch":64})
  # ... 학습 ...
  f1 = f1_score(y_true, y_pred, average="macro")
  mlflow.log_metric("f1_macro", f1)
  mlflow.pytorch.log_model(model, "model")

예시: Optuna HPO

import optuna

def objective(trial):
  lr = trial.suggest_float("lr", 1e-5, 1e-2, log=True)
  dropout = trial.suggest_float("dropout", 0.0, 0.5)
  # ... 학습/평가 ...
  return 1.0 - f1_macro

study = optuna.create_study(direction="minimize")
study.optimize(objective, n_trials=50)

모델 레지스트리 — 스테이지/게이트

스테이지	승격 조건	검토 항목
Staging	지표 임계 통과, 리그레션 무결함	테스트·보안 스캔·데이터 라인리지
Production	카나리 OK, 에러율/지연 안정	모니터링/알림 설정, 롤백 시나리오

예시: GitHub Actions 워크플로

name: mlops-train
on: { push: { branches: [ main ] } }
jobs:
  train:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: actions/setup-python@v5
        with: { python-version: '3.11' }
      - run: pip install -r requirements.txt
      - name: Data Quality
        run: great_expectations --v3-api checkpoint run dq_checkpoint
      - name: Train & Track
        run: python pipelines/train.py --experiment default
      - name: Register Model
        run: python pipelines/register.py --stage staging

예시: Airflow DAG 스켈레톤

with DAG('ml_train_daily', schedule='0 3 * * *', start_date=datetime(2025,1,1)) as dag:
  extract = BashOperator(task_id='extract', bash_command='python etl/extract.py')
  validate = BashOperator(task_id='validate', bash_command='python dq/run_ge.py')
  feature  = BashOperator(task_id='feature',  bash_command='python features/build.py')
  train    = BashOperator(task_id='train',    bash_command='python train.py')
  eval     = BashOperator(task_id='eval',     bash_command='python eval.py')
  register = BashOperator(task_id='register', bash_command='python register.py --stage=staging')
  extract >> validate >> feature >> train >> eval >> register

관측(Observability) & 드리프트

영역	지표/로그	알림/액션
학습	Loss/Acc, GPU/CPU, I/O, 시간	이상 지속 시 조기중단/HPO 재시도
서빙	지연 p95/p99, 오류율, 스루풋	임계 초과 시 카나리 중단/롤백
데이터	분포·PSI/KL, 누락·스키마 변경	드리프트 경보, 재학습 트리거

Metrics/Logs/Trace 솔루션과 연동하여 단일 대시보드 제공(옵션).

보안/거버넌스

IAM — 최소권한, 역할 기반 파이프라인 실행.

비밀관리 — Secrets Manager로 키/크리덴셜 분리.

암호화 — 전송/정지 데이터 암호화, KMS 연동.

승인/감사 — 변경요청·리뷰·감사로그 기록.

규정 준수 — 데이터 분류·보존 정책, 마스킹.

격리 — 네트워크/VPC, 환경별 워크스페이스 분리.

요금 안내

요금: 별도문의

데이터 소스/규모, 스케줄·오케스트레이션, GPU 자원, 관측/보안 연동 범위에 따라 산정됩니다.

현실적인 MLOps — 작동하는 학습 파이프라인부터

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