MLflow Model Registry

개요

MLflow Model Registry는 머신러닝 모델의 버전 관리, 배포, 승인 워크플로우를 지원하는 중앙화된 저장소이자 관리 도구입니다. 연구 단계에서 운영 환경까지 이어지는 모델 라이프사이클 전반을 추적·관리하여 MLOps의 필수 구성 요소로 자리잡고 있습니다.

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1. 개념 및 정의

구분	내용
정의	MLflow Model Registry는 머신러닝 모델의 저장, 버전 관리, 스테이지 전환(예: Staging → Production)을 지원하는 중앙 레지스트리입니다.
목적	모델 실험부터 운영 배포까지 추적성과 일관성을 확보
필요성	여러 팀/환경에서 모델 관리 복잡성을 줄이고, 협업과 거버넌스를 강화하기 위함

MLflow는 Databricks에서 시작된 오픈소스 프로젝트로, 현재는 광범위하게 사용되는 MLOps 표준 도구 중 하나입니다.

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2. 특징

특징	설명	비교
중앙화된 관리	모든 모델을 단일 레지스트리에서 관리	단순 파일 저장소 대비 추적성 강화
버전 관리	모델별 버전 생성 및 추적 가능	Git과 유사하지만 모델 특화
스테이지 전환	모델 상태를 Staging, Production 등 단계별로 전환	단순 저장소와 차별화

MLflow Registry는 협업과 거버넌스 강화를 위한 체계적 모델 관리 체계를 제공합니다.

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3. 구성 요소

구성 요소	설명	예시
Registered Model	특정 모델의 논리적 그룹	“CustomerChurnModel”
Model Version	모델의 각 버전과 메타데이터	v1, v2, v3
Stages	모델의 라이프사이클 상태	None, Staging, Production, Archived

구성 요소는 MLflow Tracking과 연계되어 메타데이터와 실험 기록까지 함께 관리됩니다.

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4. 기술 요소

기술 요소	설명	적용 사례
REST API	모델 등록, 버전 관리, 스테이지 전환 지원	CI/CD 파이프라인 통합
UI Dashboard	웹 기반 모델 관리 인터페이스	Data Scientist와 Ops 협업 강화
MLflow Tracking 연계	실험 로그, 파라미터, 메트릭과 연계	모델 성능 비교 및 분석

MLflow Registry는 API와 UI를 모두 제공해 다양한 워크플로우에 적용 가능합니다.

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5. 장점 및 이점

장점	상세 내용	기대 효과
협업 강화	팀 단위로 모델 버전과 상태 공유	개발-운영 협력 증대
거버넌스 확보	승인 프로세스와 변경 이력 관리	모델 품질과 보안 보장
운영 효율화	자동화된 배포와 추적 가능	배포 속도 향상 및 오류 감소

MLflow Registry는 엔터프라이즈 환경에서 MLOps 거버넌스를 실현합니다.

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6. 주요 활용 사례 및 고려사항

사례	적용 내용	고려사항
금융기관	리스크 예측 모델 버전 관리	규제 준수와 감사 로그 필요
전자상거래	추천 시스템의 지속적 업데이트	모델 성능 모니터링 체계 필요
스타트업	실험 모델의 빠른 배포와 롤백	CI/CD 통합 전략 필수

도입 시 데이터 프라이버시, 액세스 제어, 롤백 전략 등을 함께 고려해야 합니다.

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7. 결론

MLflow Model Registry는 머신러닝 모델의 라이프사이클을 표준화·자동화하여 MLOps 환경에서 핵심적인 역할을 수행합니다. 중앙화된 관리, 버전 추적, 스테이지 전환 기능을 통해 팀 협업과 운영 효율성을 동시에 강화하며, 향후 모델 운영 거버넌스와 보안 측면에서도 더욱 중요해질 것입니다.