중고나라 기술 블로그 · 2025. 06. 09.
데이터브릭스 도입을 통한 중고나라의 ML 플랫폼 전환기-2편
AI 엔지니어링 브리핑
중고나라는 데이터브릭스의 여러 기능을 활용해 상품명을 입력하면 적절한 카테고리를 실시간으로 추천하고, 그 결과를 바탕으로 모델을 계속 개선하는 MLOps 체계를 구축했습니다.
문제 & 배경
- 문제 & 배경: 500개가 넘는 상품 카테고리 때문에 사용자가 상품 등록 시 알맞은 항목을 고르기 어려웠고, 서비스는 데이터 변화와 모델 성능 저하에도 대응해야 했습니다.
기술 & 해결책
- 기술 & 해결책: 과거 상품명·카테고리 데이터를 Bronze-Silver-Gold 단계로 정리한 뒤, 작은 Transformer 기반 분류 모델을 학습하고 Databricks의 MLflow와 Unity Catalog로 실험 및 모델을 관리해 상품명에 맞는 상위 5개 카테고리를 실시간 추천하도록 했습니다.
교훈 & 주의점
- 교훈 & 주의점: 실시간성과 안정성을 고려해 가벼운 모델을 선택하고, 데이터 품질 관리와 실험·모델 이력 관리를 함께 갖춰야 지속적인 모델 개선과 안정적인 운영이 가능합니다.
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