728x90 Experiment Tracking1 [PYTHON] MLflow 및 WandB 실험 이력 관리와 아티팩트 저장소 구조화 해결 방법 7가지 머신러닝 프로젝트가 실험 단계를 넘어 프로덕션 수준으로 진화할 때, 데이터 사이언티스트들이 직면하는 가장 큰 혼란은 '모델과 관련 부산물(Artifact)의 무질서한 산재'입니다. MLflow나 WandB는 강력한 실험 추적 도구이지만, 초기 설계 단계에서 아티팩트 저장소의 구조를 명확히 정의하지 않으면 수천 개의 실험 결과 속에서 특정 시점의 가중치나 시각화 자료를 찾는 것은 불가능에 가깝습니다. 본 가이드에서는 파이썬 기반의 MLOps 파이프라인을 구축할 때, MLflow와 WandB의 특성에 따른 아티팩트 저장소 최적화 구조화 방안을 제시합니다. 파일 시스템 레이아웃부터 태그 기반의 검색 최적화까지, 실무에서 즉시 도입 가능한 전문적인 해결 전략을 상세히 다룹니다.1. MLflow vs WandB:.. 2026. 4. 29. 이전 1 다음 728x90
