매개변수, 측정 지표와 산출물 기록하기
실행별 초매개변수, 점수와 파일을 수집합니다.
매개변수, 측정 지표와 산출물 기록하기은(는) CoddyKit의 무료 MLOps Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 2번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 MLOps Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. MLOps Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.
기록할 세 가지
실행 안에서는 세 종류의 데이터를 수집합니다. 선택한 매개변수, 측정한 지표, 생성한 파일입니다.
매개변수 기록하기
매개변수는 학습률이나 트리 깊이처럼 직접 선택한 입력입니다. 한 번 기록해 두면 실행이 어떻게 설정되었는지 언제나 알 수 있습니다.
mlflow.log_param("learning_rate", 0.01)여러 매개변수를 한 번에 기록하기
설정 딕셔너리 전체가 있나요? 키와 값을 하나씩 줄마다 작성하는 대신 log_params를 사용하여 한 번에 모두 기록하세요.
mlflow.log_params({"max_depth": 6, "n_estimators": 200})측정 지표 기록하기
측정 지표는 정확도나 손실처럼 모델이 얻은 숫자입니다. 나중에 실행의 순위를 매기고 비교할 수 있도록 기록하세요.
mlflow.log_metric("accuracy", 0.92)측정 지표에는 단계가 있을 수 있습니다
측정 지표는 학습 중에 변합니다. 각 에포크의 손실을 기록하려면 단계를 전달하세요. 그러면 MLflow가 UI에서 살펴볼 수 있는 곡선을 그립니다.
for epoch in range(10):
mlflow.log_metric("loss", loss, step=epoch)산출물이란 무엇인가요
산출물은 실행이 생성하는 모든 파일입니다. 저장된 모델, 그래프, 혼동 행렬 이미지, 예측 결과가 담긴 CSV 등이 해당합니다.
산출물 기록하기
log_artifact를 사용하여 로컬 파일을 실행에 첨부하세요. MLflow가 파일을 산출물 저장소에 복사하므로 해당 실험과 연결된 상태로 유지됩니다.
mlflow.log_artifact("confusion_matrix.png")매개변수와 측정 지표 비교
간단히 말하면 매개변수는 제어하는 입력이고, 측정 지표는 측정하는 출력입니다. 둘 다 기록하면 실행을 완전히 비교할 수 있습니다.
실행에 태그 달기
태그를 추가하여 데이터 버전이나 실행을 시작한 사람처럼 자유로운 메모로 실행을 표시하세요. 태그가 있으면 나중에 훨씬 쉽게 검색할 수 있습니다.
mlflow.set_tag("data_version", "v3")모든 정보는 실행에 담깁니다
모든 매개변수, 측정 지표, 산출물은 활성 실행에 연결됩니다. 실행을 닫으면 그 시점의 기록이 영구적으로 고정되어 나중에 다시 확인할 수 있습니다.
일찍, 자주 기록하기
기록하는 데 드는 비용은 적지만 잃어버리면 큰 대가를 치릅니다. 중요할 수 있는 모든 것을 수집하세요. 기록하지 않은 실행은 다시 복원할 수 없기 때문입니다.
빠른 확인
매개변수와 측정 지표를 구분할 수 있는지 확인해 보겠습니다.
요약
매개변수, 단계가 있는 측정 지표, 산출물, 태그를 기록했습니다. 이제 실행 하나에 전체 기록이 담겨 있으므로 다른 실행과 비교할 수 있습니다. ✅
자주 묻는 질문
“매개변수, 측정 지표와 산출물 기록하기” 강의는 무료인가요?
네 — “매개변수, 측정 지표와 산출물 기록하기” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 MLOps Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. MLOps Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.
“매개변수, 측정 지표와 산출물 기록하기”에서 뭘 배우나요?
실행별 초매개변수, 점수와 파일을 수집합니다. 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 MLOps Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.
MLOps Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?
사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 MLOps Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 2번째 강의입니다.
“매개변수, 측정 지표와 산출물 기록하기” 강의는 얼마나 걸리나요?
대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.
이 MLOps Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?
네. 모든 MLOps Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.
이 강의의 모든 강의
- MLflow 설치하고 추적 시작하기
- 매개변수, 측정 지표와 산출물 기록하기
- MLflow UI에서 실행 비교하기
- 한 줄의 코드로 자동 기록하기