LINE의 엔드 투 엔드 MLOps 플랫폼, MLU

이 글은 LINE의 엔드 투 엔드 MLOps 플랫폼인 MLU에 대한 Tech-Verse 2022 발표 내용을 기반으로 합니다. ML 모델 개발 및 운영에는 복잡한 인프라 구축과 여러 프로세스가 필요하며, 이는 모델 개발자가 직접 처리하기 어려운 경우가 많습니다.

LINE은 MLU 플랫폼을 통해 데이터 수집, 전처리, 모델 학습, 배포, 예측 등 ML 전체 과정을 자동화하는 파이프라인을 구축했습니다. 이를 통해 개발자는 복잡한 인프라 관리 부담 없이 오롯이 모델 개발에 집중하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.

글에서는 ML 파이프라인의 개념과 기존의 수동적인 워크플로 방식의 한계를 설명하며, MLU가 이러한 문제를 어떻게 해결하는지 소개합니다.