이 포스트에서 사용된 mlflow 버전은 2.X 입니다. MLflow MLflow - A platform for the machine learning lifecycle An open source platform for the end-to-end machine learning lifecycle mlflow.org MLflow가 없었을 때는 구성원 각자 자신의 코드를 작성한 후 모델 학습 시 사용한 파라미터나, 메트릭(metric) 등을 따로 기록해둬야만 했다.
이런 방식은 실험을 추적하기 힘들다. 코드를 재현하기 어렵다.
모델을 패키징한 후 배포하는 방법이 복잡하다. 모델을 중앙 집중적으로 관리하기가 힘들었다.
때문에 MLflow는 Experimentation(실험), reproducibility(재현), deployment(배포) 및 중앙 모델 레지스트리 등을 포함한 ML Lifecycle을 편하게 관리할 수 있도록 해줌으로써 같은 프로젝트에 참여하는 구성원 간 작업 공유가 간편해졌...
원문 링크 : (MLflow) MLflow 개요 및 구성
