AI 서비스 개발 과정
1. 서비스 기획
- 문제 정의 및 고객 요구 분석: AI 서비스가 해결하고자 하는 문제를 명확히 정의하고, 이를 통해 타겟 고객층을 설정합니다.
- 기술적 타당성 검토: AI 모델 개발, 데이터 요구 사항, 시스템 아키텍처 등을 검토하여 서비스가 실제로 구현 가능한지 확인합니다.
- 비즈니스 목표 설정: 서비스의 목표와 성공 지표(KPI)를 설정합니다. 이는 사용자 수, 예측 정확도, 처리 속도 등이 포함될 수 있습니다.
2. 개발 환경 구축
- 시스템 아키텍처 설계: AI 모델과 백엔드를 포함한 전체 시스템의 아키텍처를 설계합니다. 이 과정에서는 클라우드 서비스(AWS, GCP, Azure) 사용 여부와 서버 구성, 데이터베이스 선택 등이 결정됩니다.
- 프론트엔드/백엔드 개발 환경 설정: 개발자들이 사용할 코드 편집기, 협업 도구(Git, Jira), CI/CD 파이프라인 등을 설정하여 효율적인 개발 환경을 구축합니다.
3. 데이터 준비 및 가공
- 데이터 수집: 서비스에 필요한 데이터를 수집합니다. 이는 웹 크롤링, 공공 데이터, 고객 데이터 등 다양한 출처에서 이루어집니다.
- 데이터 전처리 및 가공: 수집된 데이터를 분석 가능한 형태로 가공합니다. 이는 결측치 처리, 정규화, 레이블링 등의 작업을 포함하며, AI 모델 학습에 적합한 데이터셋을 만듭니다.
- 데이터베이스 설계 및 구축: 학습 데이터와 예측 결과를 저장하기 위한 데이터베이스를 설계하고 구축합니다.
4. AI 모델 개발
- 모델 선택: 서비스의 요구 사항에 맞는 AI 모델을 선택합니다. 예를 들어, 이미지 인식을 위한 CNN, 자연어 처리를 위한 RNN 또는 Transformer 모델을 선택할 수 있습니다.
- 모델 학습 및 검증: 선택된 모델을 수집된 데이터로 학습시키고, 성능을 검증합니다. 이때 교차 검증, 하이퍼파라미터 튜닝 등을 통해 모델의 성능을 최적화합니다.
- 모델 서버화: 학습된 모델을 API로 제공할 수 있도록 서버화합니다. 이를 위해 Flask, FastAPI, Django 등의 프레임워크를 사용하여 모델을 웹 서비스로 변환합니다.
5. 백엔드 개발 및 AI 통합
- API 엔드포인트 설정: 백엔드에서 AI 모델에 접근할 수 있도록 엔드포인트를 설정합니다. 예를 들어,
/predict와 같은 엔드포인트를 통해 예측 요청을 받을 수 있게 합니다. - 모델과의 통신 구현: 백엔드 서버에서 AI 모델의 API를 호출하고, 클라이언트로부터 받은 데이터를 모델에 전달하여 예측 결과를 반환하는 로직을 구현합니다.
- 데이터 전처리 및 후처리: 백엔드에서 클라이언트의 데이터를 모델 입력 형식에 맞게 전처리하고, 모델 예측 결과를 클라이언트에 적절한 형태로 반환하기 위해 후처리를 수행합니다.
6. 프론트엔드 개발
- UI/UX 설계 및 구현: 사용자가 AI 서비스를 쉽게 사용할 수 있도록 직관적이고 반응성 높은 사용자 인터페이스를 설계합니다.
- 백엔드와의 통신: 프론트엔드에서 백엔드의 API와 통신하여 사용자 입력을 전달하고, 예측 결과를 사용자에게 시각적으로 표시합니다.
7. AI 모델 배포
- 모델 배포 환경 설정: 모델을 배포하기 위한 환경을 설정합니다. 이는 Docker를 사용하여 모델을 컨테이너화하고, Kubernetes와 같은 오케스트레이션 도구를 사용해 모델을 확장 가능한 방식으로 배포합니다.
- CD/CI 파이프라인 구축: 코드의 변경 사항이 자동으로 테스트되고 배포되도록 지속적인 통합 및 배포(CI/CD) 파이프라인을 구축합니다.
8. 모니터링 및 유지보수
- 모델 성능 모니터링: 배포된 AI 모델의 성능을 모니터링하고, 예측 정확도와 응답 속도 등을 지속적으로 추적합니다.
- 로그 관리 및 분석: 백엔드와 AI 모델의 요청 및 응답에 대한 로그를 수집하고 분석하여 문제 발생 시 신속하게 대응할 수 있도록 합니다.
- 모델 재학습 및 업데이트: 새로운 데이터가 축적됨에 따라 모델을 재학습시키고, 성능 저하가 발생할 경우 업데이트를 통해 모델을 개선합니다.
9. MLOps 적용
- 모델 운영 자동화: MLOps를 통해 모델의 학습, 배포, 모니터링, 재학습 등 모든 과정이 자동화되도록 설정합니다. 이를 통해 AI 서비스의 지속적인 개선과 안정적인 운영이 가능해집니다.
- 데이터 관리: 모델 학습에 사용되는 데이터와 새로운 데이터를 체계적으로 관리하며, 데이터 드리프트(시간 경과에 따른 데이터 변화)에 대응할 수 있는 체계를 구축합니다.
10. 서비스 운영 및 지속적인 개선
- 사용자 피드백 수집: 사용자로부터 피드백을 수집하여 서비스 개선에 반영합니다.
- 서비스 성능 최적화: 백엔드, AI 모델, 프론트엔드의 성능을 지속적으로 최적화하여 사용자가 원활하게 서비스를 이용할 수 있도록 합니다.
- 기술 업데이트: 새로운 AI 기술이나 개발 도구가 등장하면 이를 서비스에 적용하여 최신 기술을 유지합니다.
이 과정은 AI 모델을 단순히 학습시키는 단계를 넘어서, 실질적인 서비스로 운영되기 위한 모든 과정이 포함된다는 점에서 매우 종합적입니다. 각 단계에서 발생할 수 있는 다양한 이슈들을 해결하기 위해 다양한 기술과 툴을 사용하는 것이 중요하며, 특히 백엔드와 AI 모델의 통합, 배포 및 운영 과정이 핵심적인 역할을 합니다.
NVIDIA 트라이튼
참고자료
AI Engineer / 의료인공지능