Model Registry

개요

Model Registry는 머신러닝 모델의 버전, 메타데이터, 상태 등을 추적하고 관리할 수 있도록 지원하는 중앙 저장소이자 관리 시스템이다. 실험 환경에서 개발된 모델이 배포 가능한 수준으로 진화해 운영 환경까지 이어지기 위해서는 체계적인 모델 등록, 승인, 배포, 롤백 시스템이 필요하며, Model Registry는 이를 가능하게 하는 핵심 MLOps 구성 요소다.

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1. 개념 및 정의

Model Registry는 머신러닝 모델의 버전 이력, 상태, 메타데이터, 배포 정보 등을 기록하고 관리하는 데이터베이스 또는 플랫폼이다.

• 목적: 모델 실험부터 운영 배포까지의 과정을 중앙에서 통제 및 기록
• 구성 요소: 모델 이름, 버전, 태그, 설명, 실험 결과, 배포 상태 등 포함
• 연계 요소: 실험 추적(Experiment Tracking), CI/CD 파이프라인, 모니터링 시스템 등

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2. 주요 기능

기능	설명	기대 효과
모델 버전 관리	각 모델 아티팩트를 버전 단위로 저장	재현 가능성 확보, 롤백 용이
상태 태깅	Staging, Production, Archived 등 상태 지정	운영 배포 안정성 확보
메타데이터 기록	정확도, 실험 ID, 입력/출력 포맷 등 저장	모델 선택 및 비교 시 유용
등록 승인 워크플로우	검토자 승인 후 운영 배포 가능	팀 기반 MLOps 프로세스 정착
배포 이력 관리	어느 모델이 언제 어디에 배포되었는지 기록	문제 발생 시 빠른 트래킹 가능

Model Registry는 단순 저장소가 아니라 운영 품질 관리 플랫폼이다.

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3. 대표 플랫폼 비교

플랫폼	특징	장점
MLflow	오픈소스, 실험추적 + 모델 등록 기능 통합	파이썬 기반, 커스터마이징 용이
SageMaker Model Registry	AWS 기반 통합 MLOps 지원	클라우드 서비스와 통합 강점
Vertex AI Registry	GCP의 관리형 모델 저장소	AutoML, BigQuery 연동 가능
Azure ML Registry	Microsoft의 엔터프라이즈 MLOps 플랫폼	보안 인증, Azure DevOps 연계 우수
Weights & Biases	실험관리 중심, 모델 시각화 기능 탁월	직관적 UI, 협업 기능 강점

플랫폼 선택은 인프라 환경과 협업 방식에 따라 달라진다.

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4. 모델 생애주기(Lifecycle)와의 관계

단계	설명	Registry 역할
실험	다양한 파라미터로 모델 훈련	실험 결과와 모델 아티팩트 저장
검증	성능 검증 및 기준 만족 여부 확인	검증 통과 여부 기록 및 승인 대기 상태 반영
등록	운영용으로 승인된 모델을 저장소에 등록	프로덕션 후보로서 버전 관리 시작
배포	실제 서비스 환경에 배포	Staging → Production 상태 전환 기록
모니터링	서비스 성능 모니터링	성능 이슈 발생 시 모델 정보 참조 및 롤백 가능

Model Registry는 MLOps의 ‘버전과 책임’ 영역을 전담한다.

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5. 구축 및 운영 시 고려사항

• 모델 아티팩트 표준화: 입력/출력 포맷, 프레임워크 호환성 고려
• 접근 제어 및 보안: 등록, 삭제, 승인 권한 설정 필요
• CI/CD 통합 연계: 자동화된 배포 및 테스트 파이프라인 연결 필수
• 모델 모니터링과 연계: Drift, Latency 이슈 발생 시 대응 가능하게 구조 설계

Model Registry는 개발과 운영 간 MLOps 연결 고리 역할을 한다.

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6. 결론

Model Registry는 머신러닝 운영 환경에서의 안정성과 품질을 책임지는 중요한 인프라다. 체계적인 버전 관리, 협업 기반 승인 체계, 자동화된 배포 연계는 신뢰 가능한 AI 서비스를 제공하기 위한 기본 요건이다. 앞으로 더욱 많은 기업과 팀이 Model Registry를 중심으로 AI의 프로덕션 수준 관리 체계를 정립해 나갈 것이다.