2010년대 중반 딥러닝 기술의 발전과 함께 머신러닝의 활용이 증가하면서, 이를 대규모로 개발, 배포, 운영하기 위한 도구인 MLOps가 등장했습니다. MLOps는 DevOps의 원칙을 머신러닝에 적용한 개념으로, 모델의 성능 관리, 재현성, 지속적인 개선 등을 통해 신뢰성과 효율성을 높이는 역할을 하고 있습니다.
한편 2022년 ChatGPT의 공개로 거대 언어 모델(LLM)에 대한 관심이 높아지면서, LLM을 효과적으로 개발하고 운영하기 위한 새로운 도구가 필요해졌습니다. 수십억 개 이상의 매개변수와 방대한 데이터를 처리하며, 훈련과 추론 과정에서 막대한 연산 자원이 필요한 LLM의 특수성을 MLOps만으로 관리하기에 어려움이 있었기 때문입니다. 이에 따라 LLM의 개발 및 운영 전반과 성능 개선을 전문적으로 다루는 LLMOps가 등장하게 되었습니다.
MLOps와 LLMOps는 대상으로 하는 모델이 다르기 때문에 데이터 처리 방식, 인프라 요구 사항, 학습 및 추론 과정, 성능 최적화 전략 등에서 차이가 있습니다. 구체적으로 어떤 차이점이 있는지 6가지로 나눠서 살펴보겠습니다.
MLOps와 LLMOps의 6가지 차이점
첫 번째, 모델의 규모와 복잡성
MLOps는 작은 데이터셋을 사용하는 단순한 모델부터 대규모 데이터를 처리하는 복잡한 모델까지 다양한 유형의 머신러닝 모델을 관리합니다. 회귀, 분류, 클러스터링과 같은 전통적인 기법뿐만 아니라 의사결정 트리, 랜덤 포레스트 등과 같은 복잡한 알고리즘을 지원합니다. 이러한 모델들은 도메인 특화 데이터를 활용하여 특정 문제를 해결하도록 설계됩니다. 이 과정에서 MLOps는 모델의 학습, 배포, 모니터링, 관리 등을 자동화하여 다양한 환경에서 안정적이고 효율적인 운영을 가능하게 합니다.
LLMOps는 수십억 개의 파라미터를 가진 GPT, BERT와 같은 대형 언어 모델(LLM)을 효과적으로 관리하기 위한 도구로 설계되었습니다. LLM은 일반적인 머신러닝 모델보다 훨씬 큰 규모의 데이터를 처리하며, 방대한 데이터셋을 사전 학습(pre-training)하여 자연어 처리(NLP) 작업에서 뛰어난 추론 능력과 문맥 이해 능력을 보여줍니다. 그러나 이러한 대형 모델들은 학습과 추론 과정에서 막대한 컴퓨팅 자원과 시간이 소요되기 때문에, LLMOps는 고성능 분산 학습과 대규모 데이터 처리를 효율적으로 운영하기 위한 복잡한 인프라와 전략을 필요로 합니다.
두 번째, 데이터 관리
MLOps에서 활용되는 데이터는 특정 산업군이나 문제에 맞춰 수집되고 정제된 도메인 특화 데이터입니다. 이러한 데이터는 모델의 성능에 직접적으로 영향을 미치기 때문에, 데이터 품질 관리, 전처리 파이프라인 설계, 피처 엔지니어링이 매우 중요한 요소로 작용합니다. 데이터의 크기와 특성에 따라 모델 학습의 결과가 달라지므로 데이터 레이크 아키텍처 구축, 고도화된 데이터 정제 알고리즘 적용 등을 통해 효과적으로 관리하는 것이 중요합니다
LLMOps는 전 세계의 문서, 웹페이지 등 다양한 출처에서 수집된 방대한 텍스트 데이터를 처리하며, 이러한 데이터를 기반으로 LLM이 학습됩니다. 운영 단계에서는 특정 도메인에 맞춰 파인튜닝하거나, 사전 학습된 모델을 그대로 적용하는 방식으로 활용됩니다. 이에 따라 LLMOps는 방대한 데이터를 신속하게 처리하고, 필요한 정보만 선별해 모델에 반영하는 것이 중요합니다. 이 과정에서 LLMOps는 MLOps와 달리, 분산 처리 시스템과 대용량 저장 인프라를 필요로 하며, 더 복잡한 토큰화와 텍스트 정규화 같은 전처리 작업과 고성능 데이터 저장 및 접근 방식을 필요로 합니다.
세 번째, 학습 및 추론을 위한 인프라
MLOps에서 모델 학습은 주로 중소규모의 컴퓨팅 자원을 활용하여 진행됩니다. 모델의 크기와 복잡도에 따라 적절한 하드웨어 자원이 선택되는데, 비교적 간단한 모델은 CPU 기반으로 학습이 가능하며, 복잡도가 높거나 데이터 양이 많은 경우에는 GPU 또는 TPU와 같은 고성능 병렬 처리 장치가 사용됩니다. 일반적으로 MLOps가 다루는 모델은 LLM에 비해 상대적으로 학습 시간이 짧고, 효율적인 자원 관리가 가능한 인프라에서 운영됩니다.
반면, LLMOps는 모델의 크기와 데이터셋의 규모로 인해 GPU 클러스터, TPU, 고성능 분산 학습 환경 등이 필요합니다. 특히, 초대형 모델의 학습 과정은 수 주에서 수 개월이 소요될 수 있으며, 이는 대규모 분산 학습과 병렬 처리 능력을 필요로 합니다. 추론 역시 MLOps에 비해 훨씬 많은 자원을 소모합니다. 대형 언어 모델은 여러 차례의 추론을 통해 복잡한 문맥을 이해하고 응답을 생성하기 때문에, 실시간 추론 성능을 보장하기 위한 대규모 컴퓨팅 인프라가 필요합니다.
네 번째, 성능 모니터링 및 최적화
MLOps에서는 모델의 성능 모니터링이 매우 중요한 역할을 합니다. 일반적인 머신러닝 모델의 경우, 학습 후 배포된 모델이 일정한 정확도를 유지하는지, 데이터 드리프트나 모델 드리프트로 인해 성능 저하가 발생하지 않는지를 지속적으로 점검합니다. 이 과정에서 성능이 저하되면 모델을 재학습하거나 피드백 루프를 통해 성능을 개선합니다. 이러한 모니터링 체계는 비교적 명확한 성능 지표를 기반으로 운영됩니다.
LLMOps에서는 성능 모니터링이 훨씬 더 복잡해집니다. LLM은 매우 다양한 입력 데이터를 처리해야 하며, 도메인에 맞춰 파인튜닝된 모델이라도 예기치 못한 입력에서 성능 저하가 발생할 수 있습니다. 특히 인간의 언어를 이해하고 생성하는 과정에서 편향(bias) 문제, 비윤리적이거나 부적절한 발언 생성 등 추가적인 위험 요소가 존재합니다. 이러한 문제를 사전에 탐지하고 해결하려면 단순한 성능 지표를 넘어, 모델의 윤리성, 편향성, 생성된 텍스트의 품질까지 종합적으로 평가하는 고도화된 모니터링 시스템이 필요합니다. 이를 위해서는 지속적인 성능 모니터링, 사용자 피드백을 반영한 모델 업데이트, 정교한 파인튜닝 전략, 편향 탐지 및 수정 알고리즘 등 다양한 최적화 기법을 체계적으로 도입하는 것이 중요합니다.
다섯 번째, 파인튜닝 및 배포 전략
MLOps에서는 모델을 도메인 특화된 환경에 배포하기 전, 안정적인 작동을 보장하기 위해 다양한 테스트와 검증 절차를 거칩니다. 모델 성능 저하나 데이터 변화가 발생할 경우, 새로운 데이터를 통해 재학습을 진행하여 성능을 유지하거나 개선합니다. 이러한 배포 과정은 비교적 단순한 컴퓨팅 자원을 활용하며, 모델 업데이트는 주로 재학습을 통해 이루어집니다.
LLMOps에서는 대형 언어 모델(LLM)을 다양한 응용 프로그램에 맞춰 파인튜닝하는 것이 중요합니다. LLM은 사전 학습된 모델을 기반으로 파인튜닝을 통해 특정 작업에 최적화된 성능을 발휘하지만, 이 과정은 매우 복잡하고 세심한 조정이 필요합니다. 잘못된 파인튜닝은 모델 성능을 크게 저하시키기 때문에 파인튜닝 과정에서 학습률과 배치 크기를 정교하게 조절하여 과적합이나 기울기 소실 등의 문제를 방지하고, 메모리 사용과 성능 사이의 균형을 유지하는 등의 노력이 요구됩니다. 또한, LLM의 배포는 대규모 컴퓨팅 리소스를 필요로 하며, 이를 효율적으로 운영하기 위한 고성능 하드웨어와 분산 컴퓨팅 전략도 필요합니다.
여섯 번째, 보안관리
MLOps에서는 주로 특정 산업에 맞춘 도메인 데이터를 처리하기 때문에, 산업별 규제와 데이터 프라이버시 요구 사항을 준수하는 것이 중요합니다. 그러나 일반적으로 이러한 데이터는 특정 용도와 목적에 맞춰 관리되기 때문에, 데이터 보안 및 프라이버시 문제는 비교적 관리 가능한 범위에서 다루어집니다.
LLMOps는 방대한 데이터를 처리하는 과정에서 보안과 프라이버시 보호가 MLOps보다 훨씬 더 복잡하고 중요합니다. 대형 언어 모델은 여러 출처에서 수집된 데이터를 학습하며, 개인 식별 정보(PII)가 포함될 가능성이 크기 때문에 프라이버시 침해 위험이 증가합니다. 또한, 사용자 입력을 바탕으로 답변을 생성하는 과정에서 민감한 정보가 의도치 않게 노출될 가능성도 존재합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 LLMOps에서는 데이터 익명화, 마스킹, 암호화 같은 프라이버시 보호 기술을 강화해야 하며, 접근 제어 시스템도 중요한 요소입니다. 더불어, 지속적인 보안 모니터링과 법적 규제 및 컴플라이언스 요구 사항을 준수하는 체계적인 관리가 필요합니다.
MLOps와 LLMOps는 공통적으로 AI 및 ML 모델의 운영 및 관리를 목표로 하지만, 모델의 규모, 데이터 처리 방식, 인프라 요구사항, 성능 최적화 및 비용 관리 측면에서 큰 차이를 보입니다. MLOps는 다양한 유형의 머신러닝 모델을 효율적으로 운영하는 데 중점을 두며, LLMOps는 대규모 언어 모델의 특수성을 반영한 보다 복잡하고 고도화된 운영 체계를 필요로 합니다. 이러한 차이점을 이해하고 적절히 대응하는 것이 성공적인 AI/ML 운영 환경을 구축하는 데 중요한 요소입니다.
