728x90 DVC2 [PYTHON] MLOps의 핵심, DVC로 데이터와 모델 버전을 완벽하게 관리하는 7가지 방법 데이터 사이언스와 머신러닝 프로젝트를 진행하다 보면 가장 먼저 마주하는 난관은 소스 코드가 아닙니다. 바로 "어떤 데이터로 이 모델을 학습시켰는가?"에 대한 추적입니다. 일반적인 Git은 텍스트 기반의 코드 관리에는 탁월하지만, 기가바이트(GB) 단위의 데이터셋이나 대용량 모델 파일(.pth, .pkl, .h5)을 관리하기에는 적합하지 않습니다. 이를 해결하기 위해 등장한 표준 솔루션이 바로 DVC(Data Version Control)입니다. 본 포스팅에서는 Python 환경에서 DVC를 활용하여 데이터셋과 모델의 리니지(Lineage)를 추적하고, 실무 수준의 파이프라인을 구축하는 구체적인 해결 방안 7가지를 심도 있게 다룹니다.1. 왜 Git이 아닌 DVC인가? 핵심 차이 분석Git은 파일의 차이점.. 2026. 4. 20. [PYTHON] CI/CD 파이프라인 내 CML을 활용한 모델 학습 자동화 3가지 해결 방법과 워크플로우 차이 분석 전통적인 소프트웨어 개발의 CI/CD를 넘어, 머신러닝의 핵심인 Continuous Machine Learning (CML)을 구축하는 것은 현대 MLOps의 필수 과제입니다. 본 가이드에서는 Python 기반 환경에서 GitHub Actions와 CML 라이브러리를 연동하여 데이터 변경 시 모델 학습부터 리포팅까지 자동화하는 실무 전략을 상세히 다룹니다.1. CML(Continuous Machine Learning)이란 무엇인가?기존의 CI/CD가 코드의 빌드와 배포에 집중했다면, CML은 데이터와 모델의 변화에 집중합니다. 데이터 과학자가 코드를 Push하거나 데이터셋이 업데이트될 때, 자동으로 클라우드 인스턴스를 프로비저닝하여 모델을 학습시키고 그 결과를 Pull Request(PR) 댓글로 시각화.. 2026. 4. 16. 이전 1 다음 728x90
