모델 모니터링(Model Monitoring)이 MLOps에서 왜 중요한가요? 어떤 지표들을 주로 모니터링해야 할까요?

모델 모니터링은 MLOps에서 모델의 건강 상태를 지속적으로 확인하고 관리하는 데 필수적입니다. 배포된 모델은 시간이 지남에 따라 데이터 드리프트나 개념 드리프트로 인해 성능이 저하될 수 있는데, 모델 모니터링은 이러한 문제를 조기에 감지하여 대응할 수 있도록 돕습니다.

주요 모니터링 지표로는 먼저 모델의 예측 정확도가 있습니다. 예를 들어, 분류 모델의 경우 정확도, 정밀도, 재현율 등을 확인하고, 회귀 모델의 경우 RMSE, MAE 등을 모니터링합니다. 또한, 모델의 응답 시간(지연 시간)과 처리량도 중요합니다. 사용자가 모델을 사용하는 데 불편함이 없도록 성능을 유지해야 합니다.

데이터 분포의 변화를 감지하는 것도 중요합니다. 입력 데이터의 통계적 특성이 학습 데이터와 달라지면 모델 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 마지막으로, 이상 탐지를 통해 예상치 못한 입력이 들어오는지 확인하고, 필요하다면 재학습(Retraining)을 통해 모델을 최신 상태로 유지해야 합니다.