728x90 Model Governance2 [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. [PYTHON] 저작권 데이터 학습 모델의 법적 리스크 해결을 위한 7가지 관리 방법과 차이점 생성형 AI 시대에 접어들면서 개발자와 기업이 직면한 가장 큰 화두는 '데이터 저작권'입니다. 인터넷에 공개된 데이터라고 해서 모두 학습에 사용할 수 있는 것은 아닙니다. 특히 Python을 활용해 대규모 언어 모델(LLM)이나 이미지 생성 모델을 훈련할 때, 저작권이 있는 데이터를 무단으로 사용하면 저작권 침해 소송, 모델 폐기 명령, 막대한 징벌적 손해배상이라는 치명적인 리스크에 노출될 수 있습니다. 본 포스팅에서는 기술적 관점과 법률적 관점을 결합하여, Python 기반 머신러닝 프로젝트에서 저작권 리스크를 선제적으로 관리하고 해결할 수 있는 실무 가이드를 제공합니다.1. 데이터 라이선스 유형별 모델 학습 허용 범위 차이 비교학습 데이터를 수집하기 전, 해당 데이터의 라이선스가 머신러닝 학습(TDM.. 2026. 4. 23. 이전 1 다음 728x90
