머신러닝 실험 관리의 필수 도구, MLflow란?

요즘 머신러닝 프로젝트를 하다 보면, 이런 경험 한 번쯤 해보셨을 겁니다. "이 모델 성능 왜 다시 안 나오지?"

"이 실험은 어느 데이터셋이었지?" "하이퍼파라미터 바꿔가며 여러 버전 돌렸더니 뭐가 뭔지 모르겠네..."

머신러닝은 실험의 연속입니다. 하지만 실험을 하다 보면 어느 순간 혼돈의 카오스에 빠지게 됩니다.

이럴 때 등장하는 것이 바로 MLflow입니다. MLflow란?

MLflow는 머신러닝 프로젝트에서 실험을 체계적으로 관리할 수 있도록 도와주는 오픈소스 플랫폼입니다. 간단히 말해서, "MLflow는 머신러닝 개발의 버전 관리 도구" 라고 이해하셔도 좋습니다. 2018년 Databricks에서 공개했으며, Python을 포함해 다양한 언어와 프레임워크(PyTorch, TensorFlow, XGBoost 등)와 호환됩니다.

MLflow의 4가지 핵심 기능 MLflow는 크게 다음 네 가지 컴포넌트로 구성됩니다: 1. MLflow Tracking 실험의 매개변수, 메트릭,...