MLOps 적용으로 운영 효율 개선한 사례 공유해
마키나락스가 17일 동대문디자인플라자(DDP) 아트홀에서 열린 AI 전문 컨퍼런스 ‘THE AI Forum(TAF 2023)’에 참가해 'AI 가치를 극대화하는 MLOps 활용 전략'에 대해 인사이트를 공유했다.
마키나락스는 ‘2023 세계 100대 AI 기업’에서 제조 분야에 전 세계 유일하게 선정되며 오픈AI, 허깅페이스 등 유수의 AI 기업들과 어깨를 나란히 한 국내 AI 기업이다. MLOps 구축에 주력하는 마키나락스는 2023년 11월 기준 110여명의 임직원 중 75%가 연구 및 개발 인력으로 구성돼 있다. 마키나락스는 현대, LG, 한화, GS, 어플라이드 벤처스, 산업은행 등으로부터 투자를 유치한 바 있다.
발표에 참여한 신민석 이사는 "제조업에서는 다양한 도메인이 존재하기에 AI를 적용하기게 어렵다. 개발된 모델을 현장에 적용하기 위해서는 여러 허들을 넘어야 하는데, 이는 범용화한 AI가 필요하다는 반증이다. 제조업 기업은 필요환경에 따라 스스로 모델을 설계하고 운영해야 하는 시대가 왔다"고 말했다.
신민석 이사는 제조업 디지털 전환이 일어나면서 데이터 품질과 모델 성능이 개선되고 있다고 밝혔다. 그는 "기업들의 관심은 이제 AI 모델을 어떻게 운영하고 관리할 것인가에 모이고 있다. 이에 MLOps가 주목받고 있다"고 덧붙였다.
신민석 이사는 "머신러닝 시스템에서 중요한 과정 중 하나는 모델 개발이다. 머신러닝을 봤을 때 성공적인 운영을 위해 똑똑한 모델은 중요하다. 다만, 코드 개발은 머신러닝 라이프사이클에서 일부다. 이와 함께 데이터 엔지니어링과 모델 개발, 파라미터 최적화, 인프라 이전, 피드백 및 재학습 등의 과정이 뒤따른다"고 말했다.
지난 1900년대 제너럴모터스(GM)에는 자동화 생산라인이 없었다. 당시 GM이 생산하는 자동차는 한 종, 연간 생산량 약 2500대였다. 현재 자동화 기술로 체계를 갖춘 도요타의 경우 80종이 넘는 차량을 1000만 대 이상 생산하고 있다. 신민석 이사는 이 같은 과정이 머신러닝에도 적용될 수 있다고 생각했다.
신민석 이사는 MLOps 필요성에 대한 물음에도 답할 수 있어야 한다고 말했다. 제조업에서 머신러닝을 개발한다는 것은 모델 개발, 현장 운영화, 운영 모델 확장이라는 라이프사이클을 거치게 된다. 신 이사는 실제 프로젝트에서 일반적으로 라이프사이클이 흘러가지 않을 뿐더러 각 단계를 수행하면서 인력과 시간, 비용에 대한 소모가 크다고 말했다.
이뿐 아니라 MLOps가 없는 환경에서 지속 성장할 경우 다양한 영역에 AI 모델이 늘어남에 따라, 결국 인적 역량에 의존함으로써 성장하는 AI 모델 수도 제한받게 된다. 신민석 이사는 "MLOps를 갖춘 상황에서는 사람 역량보다 자동화하고 체계화한 운영 시스템에 따라 모델 수가 자연스럽게 늘어나면서 AI 밸류를 체감하게 된다"고 덧붙였다.
마키나락스 MLOps 플랫폼 '런웨이'는 데이터 사이언티스트와 머신러닝 엔지니어에 높은 자유도를 제공함으로써 다양한 유형의 ML 모델을 개발하도록 지원한다. 시티즌 데이터 사이언티스트를 대상으로도 노코드 및 로우코드 활용을 지원하는데, 코드 블록을 템플릿화해 드랍 앤 드래그로 진행할 수 있다. 또한, AI 운영과 유지보수의 편의성도 갖췄다.
한편, TAF 2023은 The AI Show 대표 부대행사로 국내외 기업과 대학, 연구소 등이 참여해 최신 AI 기술을 공유한다. 사용자가 쉽게 AI 기술을 이용할 수 있는 다양한 방안이 소개됐다. 이번 포럼은 16일과 17일 양일간 진행된다.
THE AI Show 2023은 조선미디어그룹이 설립한 AI 전문지 ‘더에이아이(THE AI)’와 스마트미디어그룹 ‘첨단’이 공동 주최하고, 디지틀조선일보, 국제인공지능&윤리협회(IAAE)가 후원하며, 16일과 17일 양일간 DDP 아트홀에서 열린다.
헬로티 서재창 기자 |
