MLOps 파이프라인: MLflow vs Kubeflow 비교 및 실전 구축

 

MLOps 파이프라인: MLflow vs Kubeflow 비교 및 실전 구축

최근 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)의 상용화가 본격화되면서, 모델을 단순히 개발하는 것을 넘어 운영하고 관리하는 능력, 즉 **MLOps(Machine Learning Operations)**의 중요성이 크게 증가했습니다. 개발한 모델이 실제 서비스에 안정적으로 배포되고, 지속적으로 업데이트되며, 효율적으로 관리되기 위해서는 체계적인 MLOps 파이프라인이 반드시 필요합니다.

이 글에서는 대표적인 오픈소스 MLOps 툴인 MLflow와 Kubeflow를 비교하고, 각각의 활용 사례 및 실전 구축 팁까지 소개합니다. MLOps를 처음 도입하려는 분, MLflow 또는 Kubeflow 중 어떤 것을 선택할지 고민 중인 분들에게 실질적인 도움이 되길 바랍니다.

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1. MLOps란 무엇인가?

MLOps는 DevOps 개념을 머신러닝 분야에 적용한 것으로, 모델 개발부터 배포, 운영, 모니터링까지 전체 라이프사이클을 자동화하고 최적화하는 것을 의미합니다. 주로 다음과 같은 요소들을 포함합니다.

• 데이터 수집 및 정제
• 모델 학습 및 검증
• 모델 버전 관리
• 모델 배포 및 모니터링
• 자동화된 재학습(리트레이닝)

MLOps를 통해 반복적인 작업을 자동화하고, 모델의 재현성과 추적성을 확보할 수 있어 기업의 AI 서비스 신뢰성과 유지 보수성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

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2. MLflow vs Kubeflow: 어떤 툴을 선택해야 할까?

MLOps 툴로서 MLflow와 Kubeflow는 매우 자주 비교되며, 각자 장단점이 뚜렷합니다.

항목	MLflow	Kubeflow
출시 시기	2018년, Databricks 주도	2018년, Google 주도
주요 기능	실험 관리, 모델 등록, 모델 서빙, 추적	전체 ML 파이프라인 자동화, 분산 처리
복잡도	낮음 (로컬도 가능)	높음 (Kubernetes 기반)
커스터마이징	상대적으로 간단	매우 유연하지만 복잡함
사용 환경	로컬, 클라우드 모두 가능	클라우드 환경에 최적화
학습 곡선	완만	가파름
주 사용자	스타트업, 소규모 팀	대기업, 인프라 기반 조직

요약:

• MLflow는 빠르게 실험을 시작하고 모델을 관리하고 싶은 개인이나 소규모 팀에 적합합니다.
• Kubeflow는 대규모 모델 학습 및 프로덕션 환경에서의 자동화가 필요한 조직에 유리합니다.

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3. MLflow 실전 구축 예시

MLflow는 설치도 간단하고, Jupyter Notebook이나 Python 스크립트와 바로 통합 가능합니다.

(1) 설치

pip install mlflow

(2) 실험 추적

import mlflow

with mlflow.start_run():
    mlflow.log_param("alpha", 0.5)
    mlflow.log_metric("rmse", 0.78)
    mlflow.sklearn.log_model(model, "model")

(3) 모델 서빙

mlflow models serve -m runs:/<RUN_ID>/model --port 1234

MLflow UI (http://localhost:5000)를 통해 실험 결과를 시각적으로 확인할 수 있습니다. 또한, 모델 등록 및 버전 관리 기능도 내장되어 있어, 간단한 MLOps에 매우 적합합니다.

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4. Kubeflow 실전 구축 예시

Kubeflow는 설치가 다소 복잡하지만, 전체 파이프라인을 쿠버네티스 기반에서 자동화할 수 있는 장점이 있습니다.

(1) 설치 방법 (간략)

• 클라우드(Kubernetes 클러스터) 준비
• Kubeflow 설치 (예: kfctl 사용)

wget https://github.com/kubeflow/kfctl/releases/download/v1.2.0/kfctl_v1.2.0_linux.tar.gz
tar -xvf kfctl_v1.2.0_linux.tar.gz
export PATH=$PATH:
kfctl apply -V -f 

(2) 파이프라인 작성

Kubeflow는 Python SDK를 사용해 파이프라인을 정의합니다.

@dsl.pipeline(
    name='My pipeline',
    description='An example pipeline.'
)
def my_pipeline():
    step1 = dsl.ContainerOp(
        name='Train Model',
        image='myimage/train:latest',
        command=['python', 'train.py']
    )

작성된 파이프라인은 Kubeflow Dashboard에서 실행 및 모니터링 가능하며, 실시간 상태 추적도 가능합니다. 배포 이후에도 자동으로 재실행, 재학습이 가능한 구조를 갖추고 있어 엔터프라이즈 환경에 최적화되어 있습니다.

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5. 실제 선택은 어떻게?

MLflow를 선택해야 할 때

• 로컬 환경에서 시작하려는 개인 개발자
• 초기 MLOps를 시도하는 팀
• 복잡한 인프라 구축 없이 빠르게 모델 실험 및 관리 필요 시

Kubeflow를 선택해야 할 때

• 클라우드 또는 온프레미스에서 대규모 운영이 필요한 조직
• 정형화된 ML 파이프라인을 DevOps 방식으로 운영하고 싶은 경우
• CI/CD와 통합된 자동화 모델 배포가 필요한 경우

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6. MLflow + Kubeflow 조합도 가능할까?

흥미롭게도 MLflow와 Kubeflow는 경쟁 관계이기도 하지만, 서로 보완적으로 활용할 수도 있습니다.

예를 들어:

• 모델 실험과 추적은 MLflow로
• 전체 학습/추론 파이프라인은 Kubeflow로 자동화

이처럼 두 툴의 장점을 동시에 활용하면, 개발-검증-운영 전 과정을 통합하여 안정적이고 효율적인 MLOps 체계를 구성할 수 있습니다.

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7. 마무리

MLOps는 단순한 트렌드가 아닌, 머신러닝을 실제 제품에 성공적으로 적용하기 위한 핵심 역량입니다. MLflow와 Kubeflow는 각기 다른 장점을 가진 강력한 툴로, 상황에 맞게 선택하거나 조합하면 훨씬 더 강력한 운영 체계를 구축할 수 있습니다.

앞으로 ML이 단순히 개발을 넘어 운영과 재활용 중심으로 전환되는 만큼, 지금부터라도 MLOps 도입을 준비해보는 것이 어떨까요?