ㅁ 추적 및 재현성

ㅇ 정의:
데이터 과학 및 머신러닝 실험에서 실험 파라미터, 결과, 코드 버전 등을 체계적으로 기록하여 실험 과정을 추적하고 재현 가능하도록 하는 활동.

ㅇ 특징:
– 실험 기록을 자동화하여 시간과 노력을 절약.
– 협업 환경에서 실험 데이터를 공유하고 분석 가능.
– 실험의 재현성을 보장하여 신뢰성을 높임.

ㅇ 적합한 경우:
– 여러 실험을 병렬로 수행하며 결과를 비교해야 하는 경우.
– 팀 내 협업이 빈번하여 실험 기록의 공유가 필요한 경우.
– 모델 성능 향상을 위해 다양한 하이퍼파라미터 튜닝을 시도하는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 단순히 실험 기록을 저장한다고 해서 재현성이 보장되는 것은 아님. 코드 버전 관리 및 데이터 세트 버전 관리도 함께 이루어져야 함.
– 실험 관리 도구를 사용할 때, 그 도구의 기능과 한계를 정확히 이해하지 않고 사용할 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. “실험 재현성을 높이기 위해서는 실험 기록만 잘 관리하면 된다.” (X)
2. “Weights & Biases는 실험 추적 및 재현성을 돕는 도구 중 하나이다.” (O)

================================

1. Weights & Biases

ㅇ 정의:
머신러닝 및 딥러닝 실험을 체계적으로 추적하고 관리할 수 있도록 지원하는 클라우드 기반 실험 관리 도구.

ㅇ 특징:
– 실험 메타데이터(파라미터, 결과, 코드 등)를 자동으로 기록.
– 대시보드를 통해 실험 결과를 시각적으로 분석 가능.
– 다양한 프레임워크(TensorFlow, PyTorch 등)와의 호환성 제공.

ㅇ 적합한 경우:
– 모델 학습 중 실시간으로 결과를 모니터링하고자 할 때.
– 여러 실험의 결과를 체계적으로 비교하고자 할 때.
– 팀원 간 실험 데이터를 공유하고 협업해야 할 때.

ㅇ 시험 함정:
– Weights & Biases는 모든 실험 데이터를 클라우드에 저장하므로, 민감한 데이터의 경우 보안 문제를 고려해야 함.
– 기능이 강력하지만, 초기 설정 및 학습 곡선이 다소 필요할 수 있음.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. “Weights & Biases는 실험 결과를 시각적으로 분석할 수 있는 기능을 제공한다.” (O)
2. “Weights & Biases는 오직 TensorFlow에서만 사용 가능하다.” (X)

ㅁ 추가 학습 내용

1. 데이터 세트 버전 관리 도구(DVC)와 코드 버전 관리(Git)의 통합 사례:
– DVC는 데이터 세트와 모델 파일을 추적하고 관리하기 위한 도구로, Git과의 통합을 통해 데이터와 코드를 함께 관리할 수 있습니다.
– 예를 들어, DVC를 사용하여 대규모 데이터 세트를 원격 저장소에 저장하고, Git을 통해 코드와 DVC 메타데이터 파일을 관리하면 데이터와 코드의 버전이 일치하도록 유지할 수 있습니다.
– 이를 통해 실험 재현성이 향상되며, 특정 결과를 재현하기 위해 어떤 데이터와 코드를 사용했는지 명확히 추적할 수 있습니다.

2. ML 도구 간 비교: Weights & Biases, MLflow, Comet.ml
– Weights & Biases:
장점: 실험 추적, 시각화, 협업에 강점이 있으며, 사용자가 손쉽게 설정하고 사용할 수 있는 직관적인 인터페이스 제공.
단점: 일부 고급 기능은 유료 플랜에서만 제공되며, 데이터가 W&B 서버에 저장되므로 보안 문제를 고려해야 할 수도 있음.
– MLflow:
장점: 오픈소스 도구로, 실험 추적, 모델 등록, 배포 기능을 제공하며, 온프레미스 환경에서도 사용 가능.
단점: 초기 설정이 다소 복잡할 수 있으며, GUI가 상대적으로 단순하여 시각화 기능이 제한적.
– Comet.ml:
장점: 실험 추적, 시각화, 협업 기능을 제공하며, 다양한 언어와 프레임워크를 지원.
단점: 일부 고급 기능은 유료 플랜에서만 제공되며, 데이터가 클라우드에 저장되므로 보안 문제를 고려해야 할 수도 있음.

3. 도구 선택 시 고려 사항:
– 사용 목적: 실험 추적, 협업, 모델 배포 등 원하는 기능에 따라 도구를 선택해야 함.
– 사용 환경: 클라우드 기반인지 온프레미스인지에 따라 적합한 도구를 선택.
– 예산: 무료로 사용할 수 있는 오픈소스 도구와 유료 도구의 기능을 비교하여 필요에 맞게 선택.
– 팀의 기술 수준: 도구의 사용 난이도가 팀의 기술 수준에 적합한지 확인.

4. 학습 포인트:
– DVC와 Git의 통합을 통해 데이터와 코드의 버전 관리를 효과적으로 수행하는 방법을 익히기.
– Weights & Biases, MLflow, Comet.ml의 주요 기능과 차이점을 비교하고, 각 도구의 장단점을 이해하여 상황에 맞는 도구를 선택할 수 있는 능력을 기르기.