패스트캠퍼스 환급챌린지 20일차 : 10개 프로젝트로 한 번에 끝내는 MLOps 파이프라인 구현 초격차 패키지 Online. 강의 후기

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.

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수강 후기

안녕하세요. 환급챌린지 20일차 포스팅입니다.
오늘은 MLOps 인프라 요소 중 환경관리 툴에 대해 배웠습니다.

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환경이 다르면 결과도 다르다

오늘 강의는 겉보기엔 단순해 보이는 주제였지만, 실무를 생각하면 생각할수록 정말 중요한 이야기였다.
머신러닝 모델이 잘 동작하지 않을 때, 그 원인이 코드나 데이터가 아니라 ‘환경 차이’ 때문인 경우가 꽤 많다.
✔ 라이브러리 버전 충돌
✔ 개발자마다 다른 실행 환경
✔ 로컬에서는 되는데 서버에서는 안 되는 상황

이런 문제들을 겪어본 사람이라면 ‘환경관리’가 단순한 편의가 아니라, 운영 안정성을 위한 필수 요소라는 걸 알게 된다.

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Conda vs Virtualenv: 핵심은 ‘재현 가능성’

오늘 배운 두 가지 도구, Conda와 Virtualenv는 모두 파이썬 개발 환경을 격리하고 관리하기 위한 도구다.
차이점도 있었지만, 그보다 중요한 건 환경을 명확히 정의하고, 공유하고, 재현할 수 있는 구조를 갖추는 것이었다.

특히 인상 깊었던 건 Conda를 활용하면 Python 버전은 물론, 비파이썬 라이브러리까지 통합적으로 관리할 수 있다는 점이었다.
반면, Virtualenv는 가볍고 단순하지만, 복잡한 외부 종속성이 있는 프로젝트에는 적합하지 않을 수 있다.

무엇을 쓰든 중요한 건,
📌 프로젝트마다 독립적인 환경을 만들고
📌 환경 설정 파일을 통해 버전을 명시하고
📌 누구든 동일한 환경에서 실행할 수 있게 만드는 것

이런 구조가 갖춰져야만, 협업이 가능하고, 운영 환경에서도 오류 없이 모델을 재현할 수 있다.

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느낀 점: 모델보다 환경이 더 까다로울 때가 있다

오늘 강의를 들으며 다시 한번 느낀 건,
머신러닝 모델을 만드는 일보다, 그걸 ‘어디서 어떻게 실행하느냐’를 정하는 일이 더 까다롭고 중요할 수 있다는 것이다.

실제로 실무에서는 코드 하나 짜는 것보다,
✔ 환경을 세팅하고,
✔ 제대로 재현 가능한 구조를 만들고,
✔ 이를 문서화하고 공유하는 일
이 훨씬 더 오래 걸리고, 더 많은 사람의 협업이 필요한 경우가 많다.

결국 MLOps에서 환경 관리란 단순한 개발 편의를 넘어서, 전체 시스템의 안정성과 일관성을 책임지는 핵심 요소라는 생각이 들었다.

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오늘 강의를 통해 얻은 교훈

✔ 환경이 일관되지 않으면, 모델도 일관되지 않다.
✔ Conda와 Virtualenv는 단순한 도구가 아니라, 협업과 운영을 가능하게 하는 기반이다.
✔ 모델 성능 못지않게, 실행 환경을 어떻게 설계하고 문서화하느냐가 중요하다.
✔ 환경관리의 습관이 쌓이면, 유지보수와 재현 가능성이 훨씬 높아진다.

모델을 잘 만드는 것도 중요하지만, 그 모델이 어디서든 똑같이 작동하도록 만드는 능력이 결국 실무의 진짜 경쟁력이라는 걸 다시 느낄 수 있었다.
앞으로는 프로젝트를 시작할 때부터 환경 정의부터 먼저 생각하는 습관을 들여야겠다.