ㅁ 플랫폼

1. Comet.ml

ㅇ 정의:
머신러닝/딥러닝 실험을 기록, 추적, 비교, 재현할 수 있도록 지원하는 클라우드 기반 MLOps 플랫폼.

ㅇ 특징:
– 실험별 하이퍼파라미터, 메트릭, 소스코드, 아티팩트 자동 기록
– 웹 대시보드를 통한 시각화 및 비교 기능 제공
– Python SDK, API 연동 지원
– 팀 단위 협업 및 권한 관리 가능
– 로컬, 클라우드, 하이브리드 환경 모두 지원

ㅇ 적합한 경우:
– 여러 실험의 결과를 체계적으로 관리해야 하는 경우
– 팀 단위로 모델 개발과 성능 비교를 수행하는 경우
– 재현 가능한 ML 실험 환경이 필요한 경우

ㅇ 시험 함정:
– 단순히 모델 학습만 지원하는 도구로 오해할 수 있음 (사실은 실험 전 과정 관리)
– 오픈소스가 아닌 상용 서비스 중심이라는 점을 간과할 수 있음
– 데이터 버전 관리 기능은 기본이 아니라 추가 설정 필요

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
O: “Comet.ml은 하이퍼파라미터와 메트릭을 자동으로 기록하고 실험 비교를 지원한다.”
X: “Comet.ml은 모델 학습 기능만 제공하며 실험 기록 기능은 없다.”

ㅁ 추가 학습 내용

Comet.ml은 MLflow, Weights & Biases(W&B)와 자주 비교되는 실험 추적 도구이다.
MLflow는 오픈소스이며 로컬 설치가 가능하지만, Comet.ml은 기본적으로 SaaS 형태로 제공되며 일부 기능만 무료로 제공된다.
Comet.ml의 강점은 실험 태깅, 주석 기능, 팀 단위 협업 지원에 있으며, 모델의 프로덕션 배포보다는 실험 추적과 분석에 초점을 맞춘다.
시험 대비 시 주의할 주요 키워드는 실험 재현성, 하이퍼파라미터 자동 기록, 웹 기반 대시보드, 협업 기능이다.
또한 데이터 버전 관리(DVC)와의 연계 가능성, API 활용 방식, 보안 및 권한 관리 기능에 대해서도 숙지해야 한다.