ㅁ 파이프라인 및 자동화

ㅇ 정의:
머신러닝 실험 관리 및 메타데이터 저장을 위한 MLOps 도구로, 모델 학습 과정에서 생성되는 파라미터, 메트릭, 로그, 아티팩트 등을 중앙에서 관리하고 시각화할 수 있는 플랫폼.

ㅇ 특징:
– 클라우드 기반 및 온프레미스 설치 지원
– 다양한 ML 프레임워크(TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn 등)와 연동 가능
– 실험 버전 관리, 팀 협업 기능, 대시보드 시각화 제공
– API를 통한 자동화된 로깅 및 추적 지원

ㅇ 적합한 경우:
– 다수의 실험을 병렬적으로 수행하며 결과를 비교·분석해야 하는 경우
– 팀 단위로 모델 개발 및 실험 로그를 공유해야 하는 경우
– 장기적인 모델 성능 추적 및 재현성을 확보해야 하는 경우

ㅇ 시험 함정:
– 단순히 모델 저장소가 아니라 **실험 메타데이터 관리**라는 점을 간과하기 쉬움 (Git과의 차이 혼동)
– MLflow, Weights & Biases 등과의 기능 차이를 묻는 문제에서 Neptune이 제공하는 **대시보드 커스터마이징**과 **조직 내 권한 관리**를 구분해야 함

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– (O) Neptune은 머신러닝 실험의 메타데이터를 중앙에서 관리할 수 있다.
– (X) Neptune은 모델 서빙 전용 플랫폼이다.
– (O) Neptune은 다양한 ML 프레임워크와 연동 가능하다.
– (X) Neptune은 데이터 전처리 자동화를 기본 기능으로 제공한다.

ㅁ 추가 학습 내용

Neptune은 실험 추적(Experiment Tracking)과 메타데이터 관리에 특화된 도구로, 모델 서빙이나 데이터 파이프라인 오케스트레이션 기능은 제공하지 않는다.
시험에서는 MLflow, Weights & Biases(W&B)와의 비교 문제가 자주 출제되므로 각 도구의 강점과 약점을 표로 정리해두는 것이 효과적이다.

Neptune의 주요 차별점
– 프로젝트 기반 권한 관리: 프로젝트 단위로 접근 권한을 세분화하여 관리 가능
– 커스텀 대시보드 설정: 원하는 메트릭, 파라미터, 시각화를 맞춤 구성 가능

API 활용 방법
– run 객체 생성: 실험 실행 시 run 객체를 생성하여 파라미터와 메트릭을 기록
– run ID 관리: 각 실험에 고유한 run ID를 부여하여 재현성과 실험 이력 추적을 보장

정리 포인트
1. Neptune의 기능 범위와 한계(서빙·오케스트레이션 미제공)
2. MLflow, W&B와의 비교표 작성
3. 프로젝트 기반 권한 관리와 커스텀 대시보드의 실무적 활용성
4. run 객체 생성 및 run ID 관리 방식