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핵심 요약
기존의 경직된 파이프라인 구조에서 벗어나 이벤트 기반의 느슨한 결합을 통해 GPU 자원 효율성을 높이고 사용자 경험을 개선했다. 메시지 발행만으로 복잡한 모델 라이프사이클을 자율적으로 운영할 수 있는 환경을 구축했다.
배경
네이버 하이퍼스케일 AI 팀에서 Vision Language Model(VLM)의 복잡한 학습 및 평가 과정을 효율적으로 관리하기 위해 구축한 시스템을 소개한다.
대상 독자
MLOps 엔지니어, ML 리서처, 인프라 개발자
의미 / 영향
네이버의 VLOps 사례는 대규모 모델 학습 환경에서 인프라 복잡성을 추상화하고 연구자의 생산성을 높이는 실질적인 방법론을 제시한다. 특히 이벤트 기반의 느슨한 결합은 멀티 클라우드 환경을 운영하는 기업들에게 자원 최적화와 시스템 확장성 측면에서 중요한 기술적 이정표가 될 것이다.
챕터별 상세
00:00
MLOps의 필요성과 VLM 모델 라이프사이클
AI/ML 환경에서 MLOps는 단순 자동화를 넘어 실행의 단순화와 안정적인 자동화를 제공하는 인터페이스 역할을 수행한다. 특히 Vision Language Model(VLM)은 프리트레인, SFT, RL 등 복잡한 단계를 거치며 모델 스케일과 학습 전략에 따라 작업이 기하급수적으로 확장되는 특성을 가진다. 이러한 복잡한 라이프사이클을 관리하기 위해 사용자에게는 단순한 인터페이스를 제공하면서 내부적으로는 복잡성을 흡수하는 운영 시스템이 필수적이다.
- •MLOps는 단일 작업 사용자에게는 단순화를, 프로덕션 사용자에게는 안정적 자동화를 제공함
- •VLM 모델은 스테이지별 학습, 평가, 배포가 반복되며 작업량이 기하급수적으로 증가함
- •복잡성을 흡수하고 자원 활용을 최적화하는 운영 인터페이스로서의 MLOps 정의
02:30
기존 워크플로우의 한계와 이벤트 기반 방식의 도입
스크립트 기반 워크플로우는 초기 구축 비용은 낮으나 작업 간 의존성 관리와 확장성에 명확한 한계가 존재한다. 메시지 브로커와 폴링 방식은 자동화를 도입했으나 파일 시스템 의존성과 자원 파편화 문제가 발생했다. 이를 해결하기 위해 모든 단계의 상태 변화를 Typed Message로 정의하고 비동기적으로 순환하는 이벤트 기반 MLOps인 VLOps를 도입했다. 이 방식은 각 모듈이 독립적으로 실행되며 시스템이 스스로 상태를 갱신하고 다음 단계를 트리거한다.
- •스크립트 방식은 작업 추가 및 순서 변경 시 모든 스크립트를 수정해야 하는 유지보수 어려움이 있음
- •폴링 방식은 컨슈머가 GPU 자원을 상시 점유하여 유휴 자원 낭비가 발생하는 구조임
- •VLOps는 Typed Message를 통해 컴파일 수준의 유효성 검증과 비동기 자율 순환을 구현함
08:20
VLOps 아키텍처: 자원 효율성과 사용자 경험
VLOps의 핵심 목표는 단순 자동화가 아니라 GPU 자원의 효율적 활용과 비용 최적화에 있다. 사용자는 복잡한 파이프라인 프레임워크나 DAG 구성을 배울 필요 없이 Typed Message만 발행하면 시스템이 적절한 작업을 자율적으로 수행한다. 이는 엔지니어링 중심이 아닌 실행 중심의 사용자 경험을 제공하며, 서로 다른 클라우드 환경(NSML, MLX 등) 간의 교차 실행을 지원하는 유연한 구조를 가진다.
- •MLOps의 본질을 자동화가 아닌 'GPU 자원의 효율적 활용'으로 재정의함
- •사용자가 파이프라인 버전을 직접 관리하지 않고 메시지 배열로 작업을 대신함
- •이벤트 단위 자원 할당 및 해제를 통해 GPU Idle 상태를 제거하고 비용을 절감함
12:40
Event Sensor와 파이프라인 로직
VLM 학습 공정은 트레인, 인퍼런스, 에밸루에이션 단계가 계층적으로 구성되며 이전 공정의 결과물인 체크포인트 경로 등을 동적으로 활용해야 한다. Event Sensor 모듈은 중앙에서 비동기적으로 이벤트를 처리하고 파이프라인의 후속 공정을 연결하는 핵심 역할을 수행한다. 작업 실패 시에는 오프셋 기반으로 재시도가 가능하도록 구현하여 네트워크 문제 등 일시적 오류에 대한 시스템의 강건함을 확보했다.
- •학습 결과인 체크포인트 패스를 인퍼런스 엔진이 동적으로 받아 처리하는 계층 구조 구현
- •Event Sensor가 파이프라인의 상태를 관리하며 비동기적으로 이벤트를 트리거함
- •작업 실패 시 자동 재시도(Auto-heal) 기능을 통해 운영 공수를 최소화함
18:50
Airflow와 Kafka를 활용한 구현 및 트러블슈팅
Event Sensor 구현을 위해 쿠버네티스 외부 확장이 용이한 Airflow와 메시지 큐인 Kafka를 조합하여 사용했다. 구현 과정에서 트리거와 스케줄러 간의 컨텍스트 전달 지연으로 인해 약 45초의 대기 시간이 발생하는 성능 병목을 발견했다. 분석 결과 Kafka 컨슈머가 하트비트에 응답하지 않아 발생하는 블로킹 문제임을 확인했으며, 트리거 로직 내부에 컨슈머 클로즈 처리를 추가하여 지연 시간을 획기적으로 단축했다.
- •Airflow의 Deferrable Sensor를 활용하여 이벤트 대기 시 자원 소모를 최소화함
- •Kafka 컨슈머의 세션 타임아웃과 블로킹 현상으로 인한 지연 문제 해결
- •컴파일 수준의 유효성 검증을 위해 Typed Message 구조를 강화하여 실행 오류 사전 차단
python
async def await_message_process(sensor):
# ...(중략)
try:
await async_message_process(message_id, asynchronous=False)
except Exception as e:
# ...(중략)
raise exception
finally:
# 트리거 로직 내부에 컨슈머 클로즈 추가로 블로킹 해결
await async_sleep(1)
await async_type_to_sync(consumer.close)()Airflow 트리거에서 Kafka 컨슈머를 명시적으로 종료하여 메시지 처리 지연을 해결하는 트러블슈팅 코드
23:10
EvalOps와 Omni-Evaluator
모델 평가 단계인 EvalOps는 학습보다 엔지니어링 제어가 용이하고 사용자 가치 전달이 빨라 우선적으로 적용되었다. Omni-Evaluator는 이미지, 비디오, 오디오 등 다양한 모달리티를 통합 지원하는 평가 프로젝트이다. 플러그 앤 플레이 아키텍처를 통해 새로운 추론 엔진(vLLM, SGLang 등)이나 평가 벤치마크를 공통 스키마와 파서를 통해 손쉽게 추가할 수 있도록 설계되었다.
- •학습 중 발생하는 불확실성 대비 평가는 예측 가능하여 자동화 우선순위가 높음
- •다양한 추론 엔진의 출력 형식을 공통 스키마로 변환하는 파서 구조 도입
- •N개의 엔진과 M개의 벤치마크를 자유롭게 조합할 수 있는 유연한 확장성 확보
31:30
VLOps 대시보드와 통합 인터페이스
분산된 여러 플랫폼(Airflow, Kafka, NSML 등)의 정보를 한곳에서 확인하기 위해 통합 대시보드를 구축했다. 대시보드는 파이프라인의 진행 현황 시각화, 상세 파라미터 조회, 평가 결과 및 샘플 확인 기능을 제공한다. 사용자는 대시보드에서 직접 트리거 기능을 활용해 새로운 파이프라인을 설계하고 실행할 수 있으며, 이는 단순 운영 도구를 넘어 팀의 협업 중심 허브로 기능한다.
- •분산된 인터페이스를 통합하여 정보 접근 경로를 단일화함
- •파이프라인의 진행 상태를 실시간으로 모니터링하고 실패 원인을 즉시 파악 가능
- •사용자가 GUI 환경에서 직접 파이프라인을 구성하고 발행할 수 있는 트리거 기능 제공
실무 Takeaway
- MLOps의 핵심은 단순 자동화가 아니라 GPU 자원의 점유 시간을 최소화하고 활용률을 극대화하는 자원 효율성 관리에 있다.
- 복잡한 DAG 정의 대신 Typed Message를 활용한 이벤트 기반 아키텍처를 도입하면 시스템 간 결합도를 낮추고 클라우드 간 호환성을 확보할 수 있다.
- 평가 시스템 설계 시 공통 스키마와 파서를 도입하면 다양한 추론 엔진(vLLM, SGLang 등)과 벤치마크를 유연하게 통합하고 확장할 수 있다.
- 통합 대시보드를 통해 인프라 복잡성을 추상화함으로써 연구자가 엔지니어링이 아닌 모델 실행에만 집중할 수 있는 환경을 제공해야 한다.
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원문 발행 2025. 12. 03.수집 2026. 02. 21.출처 타입 YOUTUBE
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