MLRun MLOps 개발 흐름

MLRun MLOps 개발 흐름

MLRun은 머신러닝 코드를 개발부터 프로덕션 배포·운영까지 자동화하기 위한 도구예요. 개발 흐름은 크게 실험(역사적 로그·아티팩트 기록), 실행 확장, 프로덕션 파이프라인, 배포·모니터링으로 이어져요. 노트북에서 시작한 코드가 별도 인프라 걱정 없이 확장 가능한 실행으로 바뀌는 게 특징이에요.

출처: MLRun MLOps Development Flow

개발 단계

개발 중에는 노트북이나 스크립트에서 실험을 돌리고, 그 실행 결과(메트릭·파라미터·아티팩트)를 자동으로 기록해요. MLRun이 자동 로깅을 지원하므로 코드에 로깅을 넣지 않아도 실행 정보가 남아서, 여러 실험을 비교·선택할 수 있어요. 성능이 좋은 실험을 고른 뒤 다음 단계로 넘어가요.

확장과 파이프라인

좋은 실험을 골랐다면 그 코드를 서버리스 함수로 감싸고, 확장 가능한 파이프라인으로 엮어요. 데이터 처리·훈련·평가·배포 단계를 파이프라인으로 구성해 재현성 있게 실행할 수 있어요. 이때 훈련 작업과 데이터셋·모델 아티팩트가 체계적으로 관리돼요.

프로덕션 배포와 모니터링

파이프라인이 준비되면 모델을 실시간 추론 엔드포인트로 배포하고, 데이터 드리프트·성능 저하 같은 문제를 모니터링해요. MLRun은 배포된 모델의 운영 상태를 추적해서, 모델이 실제 서비스에서 잘 동작하는지 확인할 수 있게 해줘요.

그래서 MLRun의 개발 흐름은 「빠르게 실험 → 확장 실행 → 파이프라인 → 배포·운영」의 일관된 사이클로 이어져요.

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