다나는 자리에 앉자마자 팀의 주니어 데이터 과학자와 함께 어제 시작한 사용자 스토리를 이어갑니다. 이들의 목표는 모델 개선을 위한 새로운 기능을 개발하는 것. 필요한 수정을 마친 뒤 테스트를 실행하자, 20초 만에 터미널에 녹색 줄무늬가 나타나며 모든 테스트가 통과했음을 알립니다. 

때때로 테스트는 실패하기도 합니다. 그러나 이는 문제가 될 법한 부분을 조기에 발견해, 몇 단계를 되돌려 쉽게 수정할 수 있게 해 줍니다. 테스트가 다시 통과되면, 그들은 곧장 다음 단계를 이어갑니다. 테스트는 변경 사항에 대해 빠르게 피드백을 제공하며, 잘하고 있다는 확신과 잘못된 방향일 때는 경고를 줍니다. 복잡한 수동 테스트 없이도 문제 원인을 빠르게 좁힐 수 있어 디버깅 시간도 줄어듭니다.

모델 훈련이 필요할 때는 클라우드에서 실행하고, 실험 추적 대시보드를 통해 지표와 시각화로 결과를 확인합니다. 코드 변경은 작은 단위로 커밋되어 자동 테스트와 함께 CI 파이프라인을 통해 검증되며, 이를 반복해 스토리를 완성합니다. 이처럼 테스트는 팀의 인지 부하를 줄이고, 다음에 무엇을 해야 할지 명확하게 하여 작업을 차근차근 완수하도록 돕습니다.

하지만 현실에서는 ML 시스템이 충분히 테스트되지 않는 경우가 많습니다. 자동 테스트의 부재는 흔한 기술 부채 중 하나이며, 시스템을 변경할 때마다 수작업 테스트에 많은 노력이 들게 만듭니다. 자동 테스트가 없다면, 그만큼 많은 시간이 수동 검증에 소모되며, 결국 테스트에서 놓친 오류가 제품화 단계에서 문제로 이어질 수 있습니다.

그 결과, 성능이 낮거나 오류가 있는 모델이 실제 사용자에게 전달되고, 이는 조직에 수개월 또는 수년간의 노력이 무의미해지는 결과를 초래할 수 있습니다. 심각한 경우, 평판과 재정적 손실까지 이어질 수 있습니다.

물론 테스트 자체는 새로운 개념이 아닙니다. 다만 많은 ML 팀이 여전히 수동 테스트에 의존하고 있으며, 그 과정에서 과도한 시간과 노력이 들고 있습니다. 이번 글에서는 이러한 부담을 줄이고, ML 프로젝트에 적합한 자동 테스트 전략을 구축하는 실용적인 기법을 공유하고자 합니다.

"품질이 곧 속도다. 테스트는 속도를 늦추는 것이 아니라, 속도를 가능하게 한다." 

『잘되는 머신러닝 팀엔 이유가 있다』 p.229

잘되는 머신러닝 팀의 비밀 3부작

2부 지속 가능한 머신러닝을 위한 MLOps & CI/CD 구축 전략

2화.  ML 프로젝트의 테스트 자동화와 CD4ML 전략

자동 테스트: 빠르고 안정적으로 반복하기 위한 기본 요소

자동 테스트는 ML 시스템의 품질을 유지하고 변경에 빠르게 대응하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 코드나 모델을 수정할 때마다 자동 테스트를 실행하면 오류를 조기에 감지할 수 있으며, 반복 작업의 부담도 크게 줄어듭니다. 이로 인해 팀은 더 자신 있게 실험하고, 빠르게 학습하며, 지속적인 개선을 이룰 수 있습니다.

자동 테스트가 제공하는 주요 이점은 다음과 같습니다:

• 빠른 피드백 루프: 코드나 데이터 변경 후 몇 초 또는 몇 분 안에 결과를 확인할 수 있습니다.
• 운영 결함 예방: 높은 테스트 커버리지는 실수로 인한 운영 문제를 사전에 차단합니다.
• 자체 문서화: 테스트는 기능의 사용법과 기대 동작을 명확히 설명합니다.
• 인지 부하 감소: 자동 테스트는 작업 단위를 분리하고 집중할 수 있는 환경을 조성합니다.
• 리팩터링: 테스트가 잘 갖춰져 있으면 코드를 보다 자유롭게 개선할 수 있습니다.
• 규제 대응과 신뢰성 확보: 테스트는 시스템이 일정 품질 기준을 충족하고 있음을 증명할 수 있는 근거가 됩니다.
• 향상된 흐름, 생산성, 만족도
  
   

그럼에도 불구하고 많은 ML 팀이 자동 테스트를 잘 활용하지 못하는 이유는 다음과 같습니다

자동 테스트가 그렇게 중요하다면, 왜 우리는 하지 않을까요?

1. 자동 테스트 작성이 속도를 늦춘다는 오해
테스트는 초기에는 시간이 더 들 수 있지만, 장기적으로는 반복 테스트와 디버깅 시간을 크게 줄여줍니다.

출처: 『잘되는 머신러닝 팀엔 이유가 있다』 p.193

2. CI/CD만으로 충분하다고 생각함
CI/CD는 테스트가 뒷받침되지 않으면 단지 자동 배포일 뿐이며, 품질 보증 기능은 없습니다. CI/CD의 진정한 이점을 누리려면 포괄적인 자동 테스트가 필요합니다.

 

3. ML 시스템을 어떻게 테스트해야 할지 모름
<ML 테스트 점수> 논문에서 저자들은 저자들은 ML 시스템 테스트가 기존 소프트웨어 테스트보다 복잡하다고 지적했습니다. ML 시스템의 동작이 데이터에 크게 의존하고, 모델의 예상 동작을 사전에 명확히 정의하기 어렵기 때문입니다.

이 논문 이후 ML 시스템의 각 구성 요소별 테스트 패턴들이 정립되기 시작했습니다. 이제 우리는 데이터 파이프라인, 모델 훈련, 추론 과정 등을 구분하여 각각에 맞는 테스트 전략을 적용할 수 있게 되었습니다.

ML 시스템을 위한 포괄적인 테스트 전략의 구성 요소

테스트 전략은 무엇을 테스트할지 결정하고, 각 대상에 대해 적절한 테스트 유형을 적용하는 방식으로 구성됩니다. ML 시스템에서 주로 테스트하는 대상은 다음과 같습니다:

• 소프트웨어 로직: 피처 엔지니어링이나 데이터 변환 코드에 대한 단위 테스트
• 모델 훈련 파이프라인: 전체 훈련 흐름이 문제 없이 실행되는지 확인하는 스모크 테스트
• API 및 서비스: 입력 값, 오류 처리 등을 확인하는 API 테스트
• 모델 지표 및 동작: 특정 기준에 따라 모델 성능을 검증하는 지표 테스트 및 동작 테스트
• 데이터 파이프라인: 데이터 계약 준수 여부와 스키마 일관성 확인
• 개인정보 보호: 훈련 데이터에 민감한 정보가 포함되지 않았는지 확인

이러한 테스트를 통합하면, 각 계층이 서로의 약점을 보완하는 “스위스 치즈 모델”처럼, 전체 시스템의 신뢰성을 강화할 수 있습니다.

또한, 좋은 테스트는 다음의 특성을 가져야 합니다.

• 독립적이고 멱등성 유지: 실행 순서에 영향을 받지 않고 항상 같은 결과를 내야 합니다.
• 빠르게, 명확히 실패해야 함: 문제 발생 시 즉시 알 수 있어야 디버깅이 쉬워집니다.
• 동작 중심: 구현 세부사항보다는 기대 동작을 검증해야 합니다.
• 개발 환경에서 실행 가능: 로컬이나 클라우드 개발 환경에서도 테스트가 실행되어야 합니다.
• 기능 개발과 함께 작성: 기능과 테스트는 동시에 개발해야 효과가 극대화됩니다.
• 오류 재현 테스트 작성: 발견된 버그나 품질 이슈는 테스트로 재현, 같은 문제가 다시 발생하지 않도록 방지합니다.

모델 테스트에 필수적인 자동화 기법

앞서 우리는 ML 시스템에서 왜 테스트 자동화가 필수인지, 그리고 어떻게 구성 요소별 테스트 전략(지표, API, 데이터 테스트 등)을 수립해야 하는지를 살펴봤습니다.  이번에는 그 중에서도 모델 자체의 품질을 자동으로 검증하는 방법에 집중합니다. 코드나 데이터가 바뀌더라도 성능 저하 없이 모델이 안정적으로 작동하도록 보장하려면, 지표 기반 테스트와 동작 테스트 같은 자동화된 기법이 필수입니다.

지표 기반 테스트: 수치로 품질을 보장하라

자동 테스트의 첫걸음은 모델의 주요 평가 지표를 수치로 검증하는 것입니다. 예를 들어 대출 채무 불이행 예측 모델에서 재현율(recall)을 주요 지표로 삼았다면, 이 지표가 일정 임계값 이상인지를 자동으로 확인합니다.

assert recall >= 0.65

이 테스트는 단순하지만 강력한 방어선입니다. 모델이 성능을 충족하지 못하면 배포되지 않도록 막아줍니다. 검증은 전체 데이터뿐 아니라, 성별, 직업군 등 데이터 세그먼트별 층화 테스트로 확장할 수 있습니다. 예를 들어, “노동자” 세그먼트에서 재현율이 현저히 낮게 나오는 경우(0.49), 해당 부분의 문제를 조기에 포착할 수 있습니다.

동작 테스트: 모델의 논리적 일관성을 검증하라

수치만으로는 포착할 수 없는 예외적 실패도 있습니다. 이를 위해 동작 기반 테스트를 추가합니다.

• 불변성 테스트: 예를 들어, 입력에서 직업만 바꿨을 때 예측이 바뀌지 않아야 할 상황에서 모델이 일관된 출력을 내는지 확인합니다.
• 방향 기대 테스트: 소득이 증가하면 대출 상환 가능성 예측이 높아져야 한다는 식의 방향성을 검증합니다.
• 최소 기능성 테스트: 과거 버그를 재현하는 테스트 케이스를 고정해, 동일한 문제가 다시 발생하지 않도록 방지합니다.
   

적합도 함수: “좋은 모델”의 기준을 코드로 만들기

모델 테스트를 위해서는 무엇을 기준으로 좋고 나쁨을 판단할 것인가에 대한 정의가 필요합니다. 이를 적합도 함수라고 부르며, 다음과 같은 다양한 형태로 구성됩니다.

• 지표 기반 테스트
• 모델 형평성 테스트
• 모델 API 지연 시간 테스트
• 모델 크기 테스트
• 훈련 기간 테스트
   

CI/CD 파이프라인 내에서 이 테스트가 통과된 경우에만 모델을 릴리스할 수 있도록 하면, 품질과 안정성을 동시에 보장할 수 있습니다.

✅ 자동 테스트에 대한 더 자세한 내용은 『잘되는 머신러닝 팀엔 이유가 있다』Chapter5에서 확인하실 수 있습니다.

테스트 실패 시 대처: 디버깅에서 개선까지

테스트는 통과/실패 여부만으로 끝나지 않습니다. 실패 원인을 분석하기 위한 오류 분석 도구와 시각화, 그리고 모델 설명 가능성 기법(예: SHAP, LIME)이 함께 사용되어야 합니다. 이는 단순히 오류를 고치는 수준을 넘어, 지속적인 모델 개선 루프를 형성합니다.

많은 팀이 속도를 위해 테스트를 생략하지만, 테스트 없는 속도는 결국 품질 저하와 디버깅 시간으로 되돌아옵니다. ML 자동 테스트는 단지 기술적 선택이 아니라, 지속 가능하고 신뢰할 수 있는 머신러닝 시스템의 필수 요소입니다.

MLOps와 ML을 위한 지속적 전달(CD4ML)

자동화된 테스트를 통해 모델 품질을 검증했더라도, 이 모델이 어떻게 신뢰할 수 있게 배포되는지는 또 다른 문제입니다. 코드 수준에서는 CI/CD가 이를 다루지만, 머신러닝에서는 추가적인 고려사항이 필요합니다. 이를 위해 등장한 개념이 CD4ML(Continuous Delivery for Machine Learning)입니다.

✅ CD4ML에 대한 더 자세한 내용은 『잘되는 머신러닝 팀엔 이유가 있다』Chapter9에서 확인하실 수 있습니다.

CD4ML이 필요한 이유

전통적인 소프트웨어에서 CI/CD는 테스트 통과 후 자동 배포가 핵심입니다. 하지만 ML에서는 다음과 같은 복잡성이 추가됩니다.

• 데이터 버전 관리: 코드만이 아니라 데이터도 정확히 어떤 버전이 사용되었는지가 중요
• 모델 신뢰성 보장: 릴리스 후보 모델이 품질 기준을 만족했는지 자동 검증 필요
• 인프라 일관성 유지: 실험, 훈련, 서빙 환경이 일치해야 예측 오류 방지 가능
   

이러한 이유로 ML에서는 단순한 CD가 아닌, CD4ML이라는 별도의 실천 전략이 필요합니다.

CD4ML의 핵심 구성 요소

책 『잘되는 머신러닝 팀엔 이유가 있다』에서는 팀이 ML 모델을 제공할 때 낭비를 줄이고 흐름을 개선하는 데 도움이 되는 CI/CD 실천 방법을 다음과 같이 설명합니다. 

더욱 자세한 내용은  『잘되는 머신러닝 팀엔 이유가 있다』Chapter 9에서 확인할 수 있습니다.

책임 있는 AI를 위한 기반: CD4ML의 또 다른 역할

CD4ML은 단순히 배포를 자동화하는 기술 전략이 아닙니다. 책에서는 CD4ML이 ML 거버넌스와 책임 있는 AI를 실현하는 실질적인 기반이 될 수 있다고 강조합니다. 예를 들어, 적합도 기준(예: 편향 테스트, 데이터 프라이버시 검증)을 코드로 정의하고 자동으로 적용함으로써, 품질과 윤리 기준을 반복적으로 검증할 수 있죠.

또한 반복 가능한 작은 배포와 빠른 롤백 전략은 모델이 사용자에게 해를 끼치기 전에 문제를 탐지하고 수정하는 데 유리합니다. CD4ML은 책임 있는 AI를 선언이 아닌 일상적 워크플로 안에서 구현하는 실천입니다. 

위 콘텐츠는『잘되는 머신러닝 팀엔 이유가 있다』내용을 재구성하여 작성하였습니다.