ML Interview - 모델 추론 실시간 서빙 시스템

ML 모델 추론 실시간 서빙 시스템

ML 모델을 실시간 요청에 대응하도록 만들기 위해서는 빠르고 안정적인 응답이 가능하도록 모델 설계, 최적화, 서빙 인프라 설계가 중요합니다. 주요 단계를 다음과 같이 정리할 수 있습니다:

1. 모델 경량화 및 최적화

• 모델 크기 축소: 실시간 응답 속도를 높이기 위해 모델을 경량화합니다. 이를 위해 지연 응답이 큰 복잡한 모델은 경량 모델로 대체하거나, 필요한 경우 트리머나 프루닝(Pruning), 양자화(Quantization), 지연된 레이어 제거 등의 기술을 적용합니다.
• 임베딩 캐싱: 특히 NLP나 추천 시스템에서 임베딩을 사용하는 경우, 주요 단어 또는 아이템에 대한 임베딩을 캐시에 저장하여 실시간 조회 속도를 높입니다.
• 지연 최적화: 모델이 응답 속도가 중요한 경우 TensorRT, ONNX Runtime 같은 고속 모델 추론 라이브러리를 사용해 최적화된 형식으로 변환합니다.

2. 모델 서빙 구조 설계

• 서빙 도구: TensorFlow Serving, TorchServe, FastAPI 또는 Flask와 같은 서빙 프레임워크를 사용해 HTTP 또는 gRPC를 통해 모델을 서빙합니다.
• 서버리스 구조: Google Cloud Functions, AWS Lambda 등 서버리스 환경을 활용하면 높은 동시 요청에 대응하며 확장성을 유지할 수 있습니다.
• 컨테이너화: Docker 및 Kubernetes를 사용하여 모델을 컨테이너로 배포하고, 자동 확장과 부하 분산 기능을 제공해 트래픽을 효과적으로 관리합니다.
• GPU 활용: 복잡한 모델이 필요할 경우 GPU 서빙을 고려하여 빠른 처리 속도를 확보합니다.

3. 로드 밸런싱 및 스케일링

• 로드 밸런서: 부하가 큰 상황에서 로드 밸런서를 통해 요청을 여러 인스턴스에 분산 처리합니다.
• 오토스케일링: Kubernetes와 같은 오케스트레이션 도구를 사용해 요청량에 따라 인스턴스를 자동으로 늘리거나 줄이는 오토스케일링을 설정합니다.

4. 캐싱 및 프리컴퓨팅

• 결과 캐싱: 일부 반복적인 요청에 대해서는 결과를 캐싱(예: Redis)하여 실시간 처리를 대신할 수 있습니다.
• 프리컴퓨팅: 예상 요청에 대해 미리 결과를 계산해 두어 빠른 응답이 필요한 경우 바로 제공할 수 있습니다.

5. 모니터링 및 로깅

• 성능 모니터링: Prometheus, Grafana 등으로 응답 속도, 오류율 등을 모니터링하여 성능 저하를 감지하고, 지연 시간 및 처리량을 유지합니다.
• 로깅 및 오류 관리: 로그를 통해 오류 및 지연 원인을 분석할 수 있도록 설정하여 운영 중 발생하는 이슈에 빠르게 대응할 수 있습니다.

 

이 과정을 통해 모델을 효율적이고 확장 가능한 형태로 설계하고, 실시간 요청에 대응할 수 있습니다.