[DAY 120] 최종 프로젝트_ MLflow 수행 결과

[천재교육] 프로젝트 기반 빅데이터 서비스 개발자 양성 과정 9기
학습일 : 2025.01.09

📕 프로젝트 작업 내역

• MLflow 수행 결과

 

📗 수행 결과

1. MLflow 수행 결과

1) Model Registry

• 학습이 완료된 모델을 MLflow에 등록 및 버전 관리 (실험 x, 공식적으로 저장소에 등록된 모델 목록)
  • Name : 사용자가 등록한 모델 이름
  • Latest version : 해당 모델의 최신 등록 버전
  • Last modified : 마지막 수정된 시점
• 베스트 모델을 등록하고 배포 환경에서 불러와 쓸 수 있도록 관리
• 여러 버전을 저장하고 실험과 분리하여 운영 모델로 승격 능

 

2) Experiment Tracking 서버 연동

• Airflow 모델 학습 로그(실험* 결과 포함)를 MLflow Tracking 서버에 자동으로 기록
  
  • 실험 vs 밸리데이션

	실험 (Experiment)	밸리데이션 (Validation)
의미	모델 학습 전체 기록 단위 (이번 학습 전체를 통틀어 남기는 기록)	모델 성능을 평가하기 위한 데이터셋
구성 요소	파라미터, 로그, 메트릭, 모델	입력 데이터 + 정답 라벨
역할	실험 기록 및 비교	모델 성능 측정
예시	learning_rate=0.001로 학습한 기록	검증용 데이터셋에서 정확도 측정

• 학습된 파라미터, 메크릭, 아티팩트(모델 등)를 실시간으로 MLflow에 저장
• 실험별 run ID, 실험명 등으로 성능 비교 가능

 

 

📙 내일 일정

• AWS ECR 공부