토스ㅣSLASH 24 - ML 플랫폼으로 개발 속도와 안정성 높이기
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AI 핵심 요약
머신러닝 모델과 실시간 서빙이 늘면서 개별 파이프라인을 직접 만들고 관리하는 부담이 커졌고, 개발 지연과 운영 실수, 학습·서빙 간 피처 불일치가 문제로 나타났습니다. 토스는 데이터 플랫폼 위에 피처 스토어, Airflow 기반 파이프라인 빌더, MLflow 모델 관리와 모니터링 도구를 결합해 학습부터 배포·추론까지 공통 흐름을 만들었습니다. 피처와 오퍼레이터를 재사용하고 모델·피처 정보를 함께 관리해 타깃 세그먼트 생성과 실시간 클릭 예측 시스템의 반복 작업을 줄였습니다. 그 결과 개발자는 인프라와 배포 코드보다 피처 발굴과 모델 개선에 집중할 수 있었고, 학습·서빙 일관성과 운영 안정성을 높이는 플랫폼 설계의 중요성을 확인했습니다.
- 학습과 서빙에서 같은 피처 서비스 인터페이스를 사용하면 데이터 불일치와 중복 구현을 줄일 수 있습니다.
- Airflow 위에 도메인별 오퍼레이터와 매크로를 구성하면 파이프라인을 재사용하고 개발 환경에서 안전하게 검증할 수 있습니다.
- 모델 레지스트리와 피처 버전을 함께 관리하면 모델이나 피처가 바뀔 때 실시간 서빙 코드를 매번 수정하지 않아도 됩니다.
- 모델 성능 저하는 일반적인 오류 모니터링만으로 놓칠 수 있으므로 학습 데이터와 추론 결과의 분포를 지속적으로 점검해야 합니다.
소개
머신러닝 모델을 빠르고 안정적으로 개발할 수 있는 방법은 없을까요? 토스에서 ML 플랫폼을 통해 어떻게 이 문제를 해결하고 있는지 소개합니다. 김찬주 / ML Chapter Lead 토스 개발자 컨퍼런스 SLASH에 대한 자세한 정보는 👉🏻 https://toss.im/slash-24 컨퍼런스 및 세션에 대한 문의는 👉🏻 slash@toss.im 토스에 합류하고 싶다면 👉🏻 https://toss.im/career/jobs #토스 #개발자컨퍼런스 #SLASH #SLASH24 #machinelearning #machinelearningplatform 유의 사항 *본 발표자료의 저작권은 연사에 있으며, 저작권자의 사전 서면 동의 없이 자료의 일부 또는 전부를 이용하거나 배포할 수 없습니다. *또한 해당 자료를 복제하여 SLASH 행사 홈페이지를 제외한 온라인상에 게재하는 행위는 연사가 동의한 저작권 및 배포전송권에 위배됩니다. *토스가 다루는 모든 개인정보는 고...
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