쉬엄쉬엄블로그

이 색깔은 주석이라 무시하셔도 됩니다. Part 3. 더 완성된 제품으로 개발하기 MLflow 개념 잡기 MLflow가 없던 시절 사람들이 각자 자신의 코드를 Jupyter Notebook에서 작성 머신러닝 모델 학습시 사용한 Parameter, Metric을 따로 기록 개인 컴퓨터, 연구실 서버를 사용하다가 메모리 초과로 Memory Exceed 오류 발생 학습하며 생긴 Weight File을 저장해 다른 동료들에게 공유 Weight File 이름으로 Model Versioning을 하거나 아예 Versioning을 하지 않음 MLflow가 해결하려고 했던 Pain Point 실험을 추적하기 어렵다 코드를 재현하기 어렵다 모델을 패키징하고 배포하는 방법이 어렵다 모델을 관리하기 위한 중앙 저장소가 없다..