MLflow 사용법과 예제 - 딥러닝/머신러닝 실험 관리 및 MLOps 모니터링 가이드
MLflow를 활용한 딥러닝/머신러닝 실험 관리 및 모니터링MLflow란 무엇인가?MLflow는 오픈소스로 개발된 머신러닝 실험 관리 플랫폼으로, 머신러닝 및 딥러닝 모델의 학습, 평가, 배포에 이르는 전체 생명주기를 일관되게 관리할 수 있는 기능을 제공합니다. 복잡한 모델 개발 과정에서 다양한 실험이 반복되며 하이퍼파라미터, 데이터 버전, 소스코드, 모델 아키텍처 등이 지속적으로 바뀌는데, 이를 효과적으로 추적하지 않으면 실험 결과의 재현성이나 모델 성능 개선이 어려워집니다.MLflow는 이를 해결하기 위해 다음과 같은 네 가지 핵심 컴포넌트를 제공합니다:MLflow Tracking: 실험의 메타데이터(파라미터, 메트릭, 모델, 로그 등)를 저장하고 비교할 수 있는 기능MLflow Projects: 재..
2025. 5. 5.
