TensorFlow와 Azure ML: 사전 학습 모델에 대한 아키텍처 가이드

Source: Dev.to

대부분의 머신러닝 시스템은 모델 품질이 문제가 되기 훨씬 전에 실패합니다.
비용 초과, 환경 변화, 명확하지 않은 소유권, 혹은 실험 단계에서 벗어나지 못하는 것 등이 원인입니다. 모델 자체가 병목이 되는 경우는 드뭅니다.

이 글은 Azure Machine Learning 내부에서 TensorFlow 워크로드를 실행하는 아키텍처적 관점을 제시하며, 특히 TensorFlow Hub의 사전 학습 모델을 사용하는 데 초점을 맞춥니다. 기본적인 TensorFlow 지식을 이미 갖춘 엔지니어가 프로덕션 현실과 맞닿아도 견딜 수 있는 시스템을 구축하고자 할 때 읽도록 작성되었습니다.

Note: This is not a tutorial. It is a system‑design discussion.

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1. 사전 학습된 모델은 기본이며, 지름길이 아니다

사전 학습된 모델을 사용하는 것이 타협이나 최적화 단계라는 오해가 여전히 남아 있습니다. 최신 머신러닝 시스템에서는 이것이 기본 설정입니다.

TensorFlow Hub는 이미 수백만 시간의 연산을 소화한 모델을 제공합니다. 실제 서비스에서는 이러한 모델을 처음부터 다시 학습시키는 경우는 드물며, 대신 안정적인 빌딩 블록으로 활용됩니다.

일반적인 패턴

• 동결된 네트워크를 이용한 특징 추출
• 상위 레이어만 부분적으로 미세 조정
• 엄격한 지연 시간 제한이 있는 추론 전용 파이프라인

아키텍처 결정은 어떤 모델을 사용할지가 아니라, 학습 책임이 끝나는 지점과 시스템 책임이 시작되는 지점을 정의하는 것입니다.

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2. Azure ML에서 TensorFlow의 실제 아키텍처

구현 방식은 다를 수 있지만, 대부분의 프로덕션 환경은 동일한 구조적 패턴을 따릅니다.

2.1 워크스페이스를 제어 플레인으로 활용

Azure ML 워크스페이스는 실행 환경이라기보다 조정 레이어 역할을 합니다. 다음을 추적합니다:

• 실험 및 실행
• 모델 버전
• 등록된 데이터셋
• 환경 정의

학습 로직이 여기서 실행되는 것이 아니라 메타데이터와 제어 역할을 할 뿐이며, 실제 컴퓨팅은 수행되지 않습니다.

2.2 컴퓨트를 일시적인 자원으로 사용

특히 GPU와 같은 컴퓨트 인스턴스는 일회용으로 취급해야 합니다. 장기간 유지되는 머신은 드리프트, 숨겨진 상태, 비용 누수를 초래합니다.

잘 설계된 시스템

• 필요할 때만 컴퓨트를 시작
• 자동으로 종료
• 실행 중인 노드와의 수동 상호작용을 피함

이 사고방식만으로도 큰 규모의 실패를 방지할 수 있습니다.

2.3 데이터를 버전 관리된 의존성으로 다룸

학습 데이터는 정적인 입력이 아니라 명시적으로 버전 관리해야 할 의존성입니다.

Azure ML은 데이터셋 등록을 지원하지만, 아키텍처적 책임은 팀에 있습니다. 엄격한 버전 관리 없이 재현성을 기대하는 것은 착각에 불과합니다.

2.4 환경 관리가 대부분의 시스템이 무너지는 지점

이론적으로 TensorFlow 환경은 관리가 쉽습니다. 하지만 실제로는 환경 드리프트가 가장 흔한 실패 원인 중 하나입니다.

전형적인 실수

• 컴퓨트 인스턴스에서 패키지를 대화형으로 설치
• 암묵적인 CUDA 호환성에 의존
• 로컬 의존성과 클라우드 전용 의존성을 혼용
• 버전 관리 없이 환경을 업데이트

Azure ML 환경은 아티팩트처럼 다루어야 합니다: 한 번 정의하고, 불변하게 버전 관리하며, 의도적으로 재사용합니다. 환경이 가변적이면 시스템의 다른 모든 요소를 신뢰할 수 없게 됩니다.

2.5 TensorFlow Hub 통합은 시스템 선택의 문제

코드 수준에서 TensorFlow Hub 모델을 로드하는 것은 간단하지만, 시스템 수준의 영향은 그렇지 않습니다.

팀이 답해야 할 핵심 질문

1. 모델을 동적으로 로드하는가, 아니면 환경에 포함시켜 고정하는가?
2. 파인‑튜닝을 허용하는가, 금지하는가?
3. 추론을 배치 방식으로 실행하는가, 실시간 방식으로 실행하는가?

각 선택은 시작 지연 시간, 비용 예측 가능성, 장애 복구에 영향을 미칩니다. 이러한 결정은 대부분의 프로덕션 시스템에서 모델 아키텍처보다 더 중요합니다.

2.6 실험과 프로덕션을 명시적으로 분리

가장 파괴적인 안티패턴 중 하나는 프로덕션을 “그냥 또 다른 실행”으로 취급하는 것입니다.

Azure ML은 환경 분리를 지원하지만 강제하지는 않습니다. 엔지니어는 실험 워크로드와 프로덕션 워크로드 사이에 확고한 경계를 만들어야 합니다. 동일한 환경을 양쪽에 사용하도록 허용하면 결국 모두가 같은 환경을 사용하게 되고, 문제는 뒤따릅니다.

2.7 비용은 설계 제약이며 사후 고려 사항이 아님

Azure ML이 비싸다는 비난이 자주 나오지만, 실제로는 비용 구조가 투명합니다.

비용이 예측 가능하게 상승하는 경우

• GPU 인스턴스를 계속 실행 상태로 두는 경우
• 불필요하게 처음부터 학습을 반복하는 경우
• 소유권 없이 환경을 공유하는 경우
• 추론 엔드포인트를 영구적으로 유지하는 경우

비용을 아키텍처 설계의 일부로 고려하는 팀은 놀라움이 거의 없습니다. 비용을 운영 이슈로만 보는 팀은 언제나 문제에 직면합니다.

2.8 팀 규모가 커지면 모든 것이 바뀜

한 명의 엔지니어에게는 잘 동작하던 TensorFlow 설정도 두 번째, 세 번째 엔지니어가 합류하면 붕괴됩니다.

스케일링이 초래하는 문제

• 서로 충돌하는 환경 가정
• 일관되지 않은 데이터 접근
• 소유권 모호성
• 실험 간 우발적인 결합

Azure ML은 이러한 복잡성을 흡수할 수 있지만 오직 … (이하 내용은 다음 파트에 이어집니다).

팀이 이를 명시적으로 설계하지 않으면*. 그렇지 않으면, 플랫폼은 단순히 기존의 혼란을 더 높은 가격대에 반영할 뿐입니다.

이 기사에서는 Azure ML에서 TensorFlow 워크로드를 위한 모니터링, CI/CD 파이프라인 및 거버넌스 전략에 대한 심층적인 내용을 계속해서 다룹니다.

Azure ML에서 orFlow는 의미가 있습니다

• 재현 가능한 ML 파이프라인이 필요합니다
• 여러 엔지니어가 모델에 협업합니다
• 컴퓨팅 비용을 관리해야 합니다
• 모델이 노트북을 넘어 확장됩니다

너무 일찍 사용하면 낭비가 되고, 너무 늦게 사용하면 고통스럽습니다.

데모와 시스템의 차이점

대부분의 머신러닝 데모는 모델 자체가 나빠서 실패하는 것이 아니라 주변 시스템이 취약했기 때문에 실패합니다.

프로덕션 시스템은 다음을 필요로 합니다:

• 명확한 소유권
• 예측 가능한 동작
• 시간에 따른 재현성
• 비용 및 실패 경계

TensorFlow는 모델링 파워를 제공합니다. Azure Machine Learning은 운영용 스캐폴딩을 제공합니다. 이들 주위의 아키텍처가 시스템이 살아남을지를 결정합니다.

Closing Thoughts

TensorFlow는 여전히 가장 강력한 머신‑러닝 프레임워크 중 하나입니다. Azure Machine Learning은 경쟁하지 않으며, 프로덕션 시스템이 요구하는 방식으로 이를 제한합니다.

머신‑러닝에서 가장 어려운 부분은 모델을 훈련시키는 것이 아니라, 내일, 다음 달, 그리고 내년에 놀라움 없이 실행할 수 있는 시스템을 구축하는 것입니다.

그것은 아키텍처 문제이며, 데이터‑사이언스 문제가 아닙니다.