MLOps 프로젝트 디렉토리 구조 – 필수 폴더 vs 선택적 폴더 정리

MLOps 기반의 머신러닝 프로젝트를 시작할 때,
"어떤 폴더는 꼭 있어야 하고", "어떤 폴더는 선택적으로 구성해도 되는지" 헷갈릴 수 있다.

이 글에서는 MLOps 프로젝트를 구성할 때 필요한 디렉토리 구조를 필수와 선택으로 나누어 정리해본다.

 

필수 폴더/파일 구조

아래 구성은 모든 ML 프로젝트에서 기본적으로 갖춰야 할 핵심 구성요소다.

MlopsStudy/
├── src/
│   ├── __init__.py
│   ├── ml_pipeline.py
│   └── utils.py
├── scripts/
│   └── main.py
├── requirements.txt
├── README.md

설명

이 구조만 갖춰도 프로젝트를 실행하고 관리하는 데 큰 무리가 없음!

 

선택적(비필수) 폴더/파일 구조

아래는 프로젝트가 커지거나, 협업/운영 환경을 고려할 때 유용한 구성요소들이다.

MlopsStudy/
├── data/
│   ├── raw/
│   └── processed/
├── tests/
│   └── test_ml_pipeline.py
├── setup.py

설명

선택 폴더는 프로젝트 규모와 목적(MLOps 적용, 배포, 협업 등)에 따라 유동적으로 추가!

 

왜 이렇게 나눠야 할까?

• 초기에 가볍게 시작하고,
• 필요할 때 테스트나 패키징 기능을 확장하는 것이 이상적이다.
• 특히 개인 프로젝트에서는 필수 구조만으로도 충분하며,
• 팀 프로젝트, 운영환경 전환 시에는 선택 구조를 점차 도입하는 방식이 효율적이다.

요약