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MLOps for Generative AI: Vertex AI를 활용한 생산 환경 구축 전략

Google DeepMind와 Kaggle이 진행한 Generative AI 집중 과정의 마지막 세션에서는 생성형 AI를 위한 MLOps(Machine Learning Operations)에 대해 다뤘습니다. 단순 모델 개발을 넘어 운영화, 지속적인 평가, 보안 및 거버넌스까지 포함한 완전한 라이프사이클을 살펴봅니다.

📌 핵심 개요​

  • 강의명: MLOps for Generative AI (Day 5)
  • 주최: Google DeepMind, Kaggle
  • 주요 플랫폼: Vertex AI
  • 주요 주제: 생성형 AI 모델의 운영화, 평가, 배포, 지속적 모니터링, 에이전트 관리 등

🧱 생성형 AI를 위한 새로운 MLOps 패러다임​

1. 기존 MLOps와 GenAI의 차이점​

전통적 MLOpsGenerative AI MLOps
학습 데이터 및 모델 버전 관리 중심프롬프트, 체인, 툴체인, 에이전트 관리 포함
모델 학습이 주 목적사전학습 모델을 기반으로 튜닝 또는 프롬프트 엔지니어링
정형화된 평가 방식자동화된 평가, LLM 기반 평가자 도입 필요

"프롬프트와 모델은 이제 하나의 유닛처럼 동작합니다." - Google Cloud Team

2. MLOps 라이프사이클의 재구성​

  • 발견(Discovery): 도메인 문제 정의 및 데이터 탐색
  • 개발(Development): 프롬프트 엔지니어링, 체이닝, 파인튜닝
  • 실험(Evaluation): LLM 기반 자동화 평가, Side-by-Side 비교
  • 배포(Deployment): Vertex AI 기반 자동화된 인프라 활용
  • 모니터링(Monitoring): 로그, 지표 수집 및 드리프트 탐지
  • 거버넌스(Governance): 프롬프트, 체인, 모델의 버전 관리 및 감사 추적

🔧 핵심 기술 요소 및 도구​

📚 Vertex AI 생태계​

  • Prompt Management: 템플릿, 버전 관리, 실험 기록
  • Vector Database (Vertex AI Search): RAG 시스템 구현을 위한 임베딩 관리
  • Agent Engine: 프레임워크-독립적인 에이전트 배포 및 추적
  • Evaluation Toolkit: 사용자 정의 메트릭, 자동 평가 루프
  • CI/CD 파이프라인: Terraform, Cloud Build를 통한 생산 자동화

🔍 평가 기법​

  • Pointwise vs. Pairwise 평가
  • Auto-rater (LLM judge) 기반 자동 평가 시스템
  • 멀티모달 평가: 텍스트-비디오, 텍스트-이미지 일치도 측정
  • 에이전트 평가: 도구 선택 정확도, 응답과 도구 호출의 연관성 평가

🧠 AgentOps: 에이전트 중심 MLOps​

  • Tool Orchestration: 도구 등록, 실행 순서 관리
  • 메모리 및 추론 흐름 추적: 그래프 기반 상호작용 분석
  • 보안: 인증, 권한 제어, 악성 행위 탐지 필수
  • 에이전트용 CI/CD 및 테스트: 단위 테스트 불가 → 시뮬레이션 + LLM 기반 검증 필요

📊 운영화 시 주요 과제​

카테고리과제
데이터 준비평가용 데이터셋 생성 (사람 or LLM)
보안 및 접근제어인증/인가 포함된 도구 호출 구조
다양한 사용자Prompt Engineer, AI Engineer, DevOps 등 역할 분화
비용/성능입력/출력 토큰량 추적, 저비용 모델 선택
지식 격차GenAI에 대한 조직 내 이해도 부족

🚀 Agent Starter Pack: 실전 배포 템플릿​

  • GitHub 기반 템플릿 생성 → 커스텀 코드 작성 → CI/CD 자동 배포
  • Cloud Trace + BigQuery + Looker Studio를 통한 트레이싱 및 시각화 제공
  • 목표: 3~9개월 소요되는 배포 주기를 수주 내로 단축
pip install agent-starter-pack
agent-starter-pack create --name guide-to-mlops

📌 마무리 및 캡스톤 프로젝트​

  • Capstone 프로젝트 주제:
    • Gemini API, RAG 시스템, 에이전트 기반 앱 등 자유 주제
    • Kaggle Notebook + (선택) 블로그 or 유튜브 영상 제출
  • 제출 기한: 2025년 4월 20일까지
  • 전 참가자: 뱃지 + 수료증 발급
  • 우수작: Google 공식 커뮤니케이션 채널에 소개 예정

✨ 마무리 인사이트​

  • GenAI 애플리케이션은 "모델만"이 아닌 "전체 시스템" 운영 관점에서 접근 필요
  • 평가, 거버넌스, 보안, 사용자 정의, CI/CD까지 모든 영역에 혁신 필요
  • Vertex AI는 엔터프라이즈 수준의 운영화에 적합한 완성도 높은 플랫폼

“변화 속도는 앞으로 더 빨라질 것입니다. 유연성과 적응력이 최고의 경쟁력입니다.”