MLOps 엔지니어링 기초: MLflow로 모델 실험 관리 및 레지스트리 구축
강좌 소개
주피터 노트북에 흩어진 머신러닝 실험 코드와 모델 파일들을 엔터프라이즈 수준으로 중앙 관리하고 추적할 수 있도록 돕는 MLOps의 첫걸음 과정입니다.
오픈소스 MLOps 표준 도구인 MLflow를 로컬 및 서버 환경에 구축하고, 하이퍼파라미터, 성능 지표(Accuracy, Loss), 모델 가중치를 자동 로깅(Autologging)합니다. 모델 레지스트리(Model Registry)를 통해 스테이징과 프로덕션 단계를 검증하고 배포하는 운영 파이프라인을 완성합니다.
이 강좌에서 배우는 것들
- MLOps의 정의와 소프트웨어 엔지니어링(DevOps)과의 차이 이해
- MLflow Tracking 서버 구축 및 파이썬 SDK 연동 기법
- 실험별 파라미터, 메트릭, 아티팩트 자동 기록 및 시각화 비교
- 모델 레지스트리(Model Registry)를 통한 모델 수명주기(Lifecycle) 관리
교육 과정 (Curriculum)
Section 1: MLOps의 필요성과 MLflow 아키텍처
- 주피터 노트북 지옥 탈출: MLOps의 3대 축(코드, 데이터, 모델)
- MLflow의 4개 핵심 컴포넌트(Tracking, Projects, Models, Registry)
- MLflow 로컬 및 SQLite 백엔드 서버 환경 구성
Section 2: MLflow Tracking으로 실험 기록하기
- mlflow.log_param, log_metric, log_artifact 기본 함수 마스터
- Scikit-learn과 PyTorch의 mlflow.autolog() 자동 로깅 활용
- 웹 UI 대시보드에서 다중 실험 런(Run) 병렬 비교 및 시각화
Section 3: 모델 패키징과 레지스트리 운영
- MLmodel 규격과 표준 풍미(Flavors: sklearn, pytorch)
- Model Registry에 모델 등록 및 버전별 상태(Staging, Prod) 전환
- REST API 엔드포인트로 모델 서빙 및 실시간 추론 테스트
필수 조건
- 파이썬 기초 및 Scikit-learn/머신러닝 모델 학습 경험
수강 대상
- 수많은 머신러닝 실험 결과를 체계적으로 비교하고 싶은 데이터 과학자
- 모델 버전 관리와 배포 파이프라인을 자동화하려는 머신러닝 엔지니어
- 팀 내 AI 협업 생산성을 높이려는 테크 리더