실험 추적
실험 추적과 재현 가능한 학습 런
MLflow 중심으로 실험 메타데이터·아티팩트·환경 스냅샷을 표준화합니다.
참고 가격 1,680,000 원 (정보 제공 목적이며 현장 결제는 별도 안내)
설명
노트북에서 프로덕션으로 넘어갈 때 흔히 깨지는 재현성 포인트를 짚습니다. 시드·패키지 버전·데이터 스냅샷을 한 번에 묶는 템플릿을 만듭니다.
포함 기능
- 실험 네이밍 규칙
- 아티팩트 저장 계층
- 분산 학습 로그 통합
- 모델 승격 게이트
- 노트북에서 스크립트로 리팩터링 가이드
기대 결과
- 팀 실험 네이밍 표준 채택
- 승격 게이트 초안
- 환경 잠금 파일 템플릿
FAQ
자체 호스팅과 SaaS 중 무엇을 쓰나요?
교육은 자체 호스팅 스택을 기준으로 진행합니다.
W&B 사용자도 참여 가능한가요?
개념은 공통이며 과제는 MLflow 기준입니다.
한계는?
대규모 분산 학습 최적화(HPC 튜닝)는 범위 밖입니다.
코호트 후기
실험 네이밍 규칙이 바로 팀 규칙으로 올라갔습니다. 다만 UI 커스터마이징은 짧게 지나갔습니다.
환경 스냅샷 템플릿이 유용했습니다. 재현성 체크리스트를 주간 회의에 넣었습니다.