🚀 Vertex AI로 생성형 AI를 운영하는 방법: MLOps 관점에서 본 백서 해설

생성형 AI는 지금 기술 산업에서 가장 뜨거운 주제 중 하나다. 하지만 놀라운 데모를 넘어, 실제 환경에서 이를 어떻게 안정적으로 운영할 수 있을까? 바로 여기에 MLOps가 중요한 역할을 한다. Google Cloud의 백서 “Operationalizing Generative AI on Vertex AI using MLOps”는 이 질문에 대한 해답을 구체적으로 제시한다.

이 글에서는 해당 백서의 핵심 내용을 정리하며, 생성형 AI 시스템을 실전에서 어떻게 관리하고 최적화할 수 있는지를 소개한다.

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🎯 생성형 AI와 MLOps의 접점

전통적인 소프트웨어 개발의 DevOps처럼, MLOps는 머신러닝 모델의 라이프사이클을 관리하는 방법론이다. 하지만 생성형 AI는 기존 ML보다 더 복잡한 문제들을 안고 있다:

• 모델이 매우 크고 복잡하며
• 입력(프롬프트)에 민감하고
• 결과가 비결정적(non-deterministic)이다

따라서, 생성형 AI 시스템에서는 단순한 모델 배포를 넘어서 프롬프트 관리, 체이닝, 데이터 운영, 평가, 거버넌스까지 포함하는 새로운 MLOps 체계가 필요하다.

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🧭 생성형 AI 시스템의 5단계 운영 전략

백서는 생성형 AI 애플리케이션을 다음과 같은 5단계 라이프사이클로 나눈다:

1. Discover: 적절한 모델 탐색
2. Develop & Experiment: 프롬프트 설계 및 반복 실험
3. Evaluate: 평가 자동화 및 품질 측정
4. Deploy: 운영 환경 배포 및 통합
5. Govern: 전체 시스템 거버넌스 및 모니터링

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🔍 1. 모델 탐색 (Discover)

오늘날 수많은 오픈소스 및 상용 모델이 존재한다. 하지만 그 중 무엇이 우리 애플리케이션에 적합할까?

선택 시 고려할 요소는 다음과 같다:

• 성능 (벤치마크 또는 직접 테스트)
• 지연 시간 (실시간 응답이 중요한 경우)
• 비용 (API 사용료, 인프라 비용)
• 법적·윤리적 문제

이를 돕기 위한 도구로 Vertex Model Garden이 소개된다. 이는 Google 및 파트너의 모델들을 모아둔 중앙 모델 허브로, 성능, 사용 사례, 제한 사항 등의 정보를 카드 형태로 제공한다.

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🧪 2. 개발 및 실험 (Develop & Experiment)

🔹 프롬프트 기반 개발

기존 ML은 피처 엔지니어링이 중요했다면, 생성형 AI에서는 프롬프트 엔지니어링이 핵심이다. 모델 입력의 작은 변화만으로도 출력이 크게 달라지기 때문에, 프롬프트 자체가 데이터이며 동시에 코드가 된다.

🔄 Prompt = Template + User Input → Prompted Model Component

이 구성 요소는 버전 관리, 테스트, 유효성 검사의 대상이 된다. 백서는 이를 “prompt-as-data” & “prompt-as-code”로 정의하며, 이중적 성격을 갖는다고 설명한다.

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🔗 3. 체이닝과 확장 (Chain & Augment)

단일 프롬프트만으로 해결할 수 없는 복잡한 문제를 위해, 모델 컴포넌트들을 체인(chain)으로 구성할 수 있다. 대표적인 두 가지 패턴은 다음과 같다:

• RAG (Retrieval-Augmented Generation): 외부 데이터베이스에서 정보 조회 후 모델 입력으로 활용
• Agents: LLM이 도구(API, 시스템 등)와 상호작용하며 작업 수행

이 구조에서는 전체 체인을 하나의 단위로 보고, 종단 간(end-to-end) 평가 및 버전 관리가 필수적이다. Vertex AI는 이를 위해 LangChain 통합, Vector Search, Agent Builder 등 다양한 도구를 제공한다.

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🛠️ 4. 모델 튜닝 (Tuning & Training)

프롬프트만으로 부족할 때는 모델 자체를 조정해야 한다. 대표적인 접근 방식:

• SFT (Supervised Fine-Tuning): 레이블된 데이터를 활용해 미세조정
• RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback): 인간 피드백을 기반으로 보상 모델을 학습

Vertex AI는 모델 레지스트리, 파이프라인, 실험 관리 기능을 통해 이러한 튜닝 과정을 추적하고 관리할 수 있도록 지원한다.

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📊 5. 평가 (Evaluate)

생성형 AI 평가의 어려움:

• 출력이 복잡하고 비정형
• 정답이 없는 경우가 많음
• 정량 지표(BLEU, ROUGE 등)만으로는 부족

이를 해결하기 위해:

• 맞춤형 평가 기준 정의 (정확성, 일관성, 창의성 등)
• LLM을 평가자(judge)로 활용 → AutoEval 등

또한 공격 내성(adversarial robustness)도 평가 항목으로 포함되어야 한다.

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🚀 배포 및 운영 (Deploy & Monitor)

생성형 AI 시스템은 다음 요소들을 포함한 복합적인 구조를 가진다:

• 프롬프트 템플릿
• 모델 또는 어댑터 레이어
• 외부 API / 데이터 소스
• 체인 구성

운영 시 고려 사항:

• CI/CD 파이프라인 구축
• 재현성 보장 (비결정성 문제 대응)
• 버전 관리 (체인, 프롬프트, 외부 데이터)

Vertex AI는 BigQuery, Feature Store 등과의 통합으로 운영 편의성을 높인다.

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🧭 모니터링과 거버넌스

실시간 운영 중 발생 가능한 문제를 탐지하고 대응하기 위한 필수 요소:

• 스큐(skew) 감지: 개발 시 데이터와 실제 입력의 차이
• 드리프트 감지: 시간에 따른 사용자 행동 변화
• 엔드-투-엔드 트레이싱: 에러 발생 위치 파악

또한 Vertex AI의 평가 서비스와 알림 시스템을 통해 지속적 평가와 대응 체계 구축 가능하다.

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🤖 Agent Ops: 차세대 생성형 AI 운영

에이전트 기반 시스템은 단순 생성이 아닌 행동(action)까지 포함한다. 이로 인해:

• 자율성 증가
• 다양한 외부 도구와의 상호작용
• 복잡한 관찰 및 제어 체계 필요

백서에서는 이를 위한 구성 요소로 다음을 소개한다:

• Tool Registry: 에이전트가 사용할 수 있는 도구 목록 중앙 관리
• Tool Selection 전략: Generalist / Specialist / Dynamic
• 에이전트 평가: 단위 테스트부터 운영 지표까지 다단계 측정
• 단기/장기 메모리 관리: 문맥 유지 및 추적 가능성 강화

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🧩 결론: 플랫폼의 중요성

이 모든 과정을 원활하게 수행하기 위해, 백서는 Vertex AI의 역할을 강조한다. Vertex는 다음과 같은 통합 기능을 제공한다:

• 모델 탐색(Model Garden)
• 프롬프트 설계(Generative Studio)
• 데이터 관리(BigQuery, Feature Store)
• 평가 및 거버넌스(Metadata, Datalex)
• Agent Builder 및 Langchain 통합

“Vertex AI는 생성형 AI를 프로덕션 수준으로 확장할 수 있는 통합 플랫폼이다.”

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🧠 생각거리

생성형 AI와 Agent Ops의 빠른 발전 속도 속에서, 앞으로 어떤 새로운 MLOps 과제들이 등장할까? 그리고 플랫폼은 어떻게 진화해야 할까?

지금은 단순 모델 성능이 아니라, 전체 시스템을 운영하고 진화시킬 수 있는 능력이 중요한 시대다.