MLFlow 2

MLflow로 시작하는 머신러닝 실험 관리: 설치부터 하이퍼파라미터 튜닝까지

MLflow 설치 및 첫 설정MLflow는 머신러닝 실험을 체계적으로 관리할 수 있는 오픈소스 플랫폼입니다. 실험의 파라미터, 모델, 메트릭을 추적하여 반복 가능하고 재현 가능한 머신러닝 개발 환경을 구축할 수 있습니다.MLflow를 설치하려면 간단히 다음 명령어를 실행합니다.pip install mlflow설치가 완료되면, 다음 명령어로 MLflow UI를 실행할 수 있습니다.mlflow ui웹 브라우저에서 http://127.0.0.1:5000에 접속하면 MLflow UI를 확인할 수 있으며, 이곳에서 실험 결과를 시각적으로 확인하고 비교할 수 있습니다.간단한 모델 학습 및 자동 로깅MLflow의 자동 로깅 기능을 사용하면 모델 학습 과정에서 파라미터, 모델, 메트릭을 자동으로 기록할 수 있습니다. ..

Machine Learning 2025.06.01

MLOps 기술과 플랫폼 비교: MLflow부터 SageMaker까지

MLOps를 위한 다양한 플랫폼 개요MLOps는 머신러닝 모델의 개발부터 배포, 운영까지 전 과정을 체계적으로 관리하기 위한 접근법이며, 이를 구현하기 위해서는 강력한 플랫폼과 도구가 필요하다. 오늘날 많은 기업과 개발자들이 사용하는 MLOps 플랫폼은 MLflow, Kubeflow, TensorFlow Extended, PyTorch Lightning, Databricks, Amazon SageMaker, Google Cloud AI Platform 등이 있다. 각각의 플랫폼은 머신러닝 라이프사이클의 다양한 부분을 지원하며, 프로젝트 요구사항에 따라 선택적으로 활용할 수 있다.MLflow: 프로젝트 전주기 관리 오픈소스 플랫폼MLflow는 머신러닝 프로젝트를 체계적으로 관리하기 위한 오픈소스 플랫폼이다..

Machine Learning 2025.05.30