이상적인 MLOps 엔지니어가 썼을 ‘MLOps 실전 가이드‘

MLOps 실전 가이드 - DevOps와 MLOps의 이론과 실습부터 클라우드 컴퓨팅, AutoML, 엣지 컴퓨팅까지 | AWS, GCP, Azure 클라우드 기반 환경 실습
노아 기프트.알프레도 데자 지음, 이장후 외 옮김, 맹윤호 감수 / 한빛미디어 / 2023년 7월

직업이 직업인지라 MLOps는 물론 여러 가지 인프라, 플랫폼에 대한 책은 꽤 읽은 편이다. 이 책만큼 수다스럽다고 느껴지는 책은 언뜻 기억나지가 않는다. 아래에 옮겨둔 목차를 보아도 알 수 있듯이 MLOps 엔지니어가 능숙하길 기대 받는 영역을 모두 다루었다고 해도 과언이 아니다. 코세라의 MLOps 강좌보다 많은 얘기를 한다. 현장은 코세라에서 다루고 싶어도 그러지 못할 정도로 난장판이기 때문이다.

난장판을 헤쳐왔을 저자들은 하고 싶은 말이 참 많아 보인다. 때문에 MLOps를 해볼까 하는 3년차 이내 엔지니어는 이 책을 보고 장벽을 많이 느낄 듯하다. 출간 전에 이 책을 읽은 베타리더들도 그런 걱정을 해서였는지 광범위하고 어렵게 느껴질 수 있겠지만 다양한 인사이트를 얻을 수 있다거나 다이빙 포인트를 잘 안내한다며 추천하고 있다. 이런 저런 AI 프로젝트를 벌이고 운영했던 경험을 비춰 보았을 때에 이 책이 이야기하는 주제는 2023년 기준 MLOps 기술의 합집합에 가깝다고 본다. 내가 무엇을 모르는지 자각하는 도구로 활용하길 바란다. 더불어 너무 걱정하지 않아도 좋을 게, 이 책의 저자는 두 명이고 모두 말이 많은 직업을 가졌다. 저자들의 해박함에 기가 죽을 필요는 없다. 저걸 한가하게 혼자서 다 하게 하는 조직은 없다.

소소하게 이 책을 소화할 팁을 더해보고자 한다. 쿠버네티스를 마스터하고 이 책을 볼 필요는 없지만 ssh가 뭔지는 알고 도커가 뭔지는 알아야 시작이 가능하다. ONNX가 뭔지 모르면 곤란하다. 어디 블로그를 통하든 뭘 하든 텐서플로나 파이토치로 모델을 만들어 학습하고 API를 띄우는 예제는 실행하며 대략적은 구조는 알아야 이 책을 훑어보는 게 가능하다. Google Colab으로도 할 수 있는 범위다. 이 정도를 할 줄 알면 무슨 얘기인지 도저히 이해가 가지 않는 용어들이 나와도 일단 한 번 완독하는 게 좋겠다. 양산형 인공지능 도서들과는 달리 저자들이 한두 달만에 익힌 경험을 책으로 옮긴 게 아니므로 한번에 이해가 가지 않는 게 당연하다. 회사 자원을 잘 써서 실습을 꼭 해야 자기 것이 되니 눈치 잘 보면서 꼭 클라우드에서 돌려보길 바란다.

안타깝게도 학생은 클라우드 환경에서 실습하기가 꽤 힘들다. 웹 서버 좀 돌려보기와는 차원이 다르게 돈이 나간다. 퍼블릭 클라우드 계정을 계속 만들어 쓰든 어떻게든 무료 포인트를 잘 받아서 일부라도 돌려보면 도움이 크게 되겠다. 취업을 위해서 이걸 다 해내려고 들지는 않는 게 좋겠다. 정말 불가능하다고 단언한다. 왜 해야 하는지 모르기 때문이다. 행여 주니어에게 MLOps 전반적으로 능숙하길 바라는 정신 나간 조직은 피해야 한다. 학생은 앞서 얘기한 것에 이어서 MLflow, BentoML에 Yatai까지만 돌려볼 줄 알아도 사랑 받을 만하다. MLOps도 좋지만 리눅스 OS, 리눅스로 다루는 네트워크, 도커 기술에 친숙해지는 게 더 우선이다. 그걸 모르는 조직 역시 당장은 급해도 피하는 게 낫다. 건투를 빈다.