ML을 위한 시스템 오브 레코드 구축
ML 팀 전체가 모델을 학습하고 파인튜닝하며 프로덕션에 배포할 수 있도록 하는 포괄적인 시스템 오브 레코드를 구축하는 방법 이 글은 AI로 번역되었습니다. 오역 가능성이 있으면 댓글로 알려주세요.
Created on September 15|Last edited on September 15
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오늘날 급변하는 인공지능 환경에서, 실험과 모델 관리를 위한 견고한 시스템 오브 레코드는 더 이상 사치가 아니라 필수입니다.
모델이 복잡해지고 데이터 파이프라인이 정교해지며 재현성에 대한 요구가 커질수록, 모든 자산과 그 계보를 함께 추적하는 중앙 허브를 갖추는 것이 중요합니다. Weights & Biases (W&B) Models 은(는) 오늘날 선도 팀들이 실험부터 프로덕션까지 모델의 학습, 파인튜닝, 거버넌스, 관리 전반을 위한 시스템 오브 레코드를 구축하는 데 사용하는 솔루션입니다. W&B Models는 머신러닝 워크플로를 간소화하고, 투명하며, 재현 가능하도록 보장하는 통합 프레임워크를 제공합니다.
W&B의 제품인 Registry, Automations, Launch, Artifacts, Reports, Experiments가 어떻게 결합되어 AI 모델 라이프사이클을 위한 최적의 시스템 오브 레코드를 구성하는지 자세히 알아보겠습니다.
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Experiments: 빠른 실험과 비교를 위한 강력한 핵심
모든 프로젝트는 첫 번째 실험에서 시작되며, W&B Models의 핵심은 프로덕션 모델에 이르는 여정에서 그 첫 단계와 이후의 모든 단계를 뒷받침합니다.
Experiments는 하이퍼파라미터와 성능 지표부터 코드 버전, 환경 설정까지 ML 실험의 모든 측면을 추적할 수 있게 해 줍니다. 모델 실험을 비교하고 추세를 파악하며 데이터 기반으로 의사결정을 내릴 수 있습니다.
Experiments는 깊이 있게 커스터마이즈할 수 있어, 가장 중요한 뷰와 지표를 저장해 두고 여러분—또는 팀—이 필요할 때 즉시 올바른 정보를 확인할 수 있도록 도와줍니다.
모든 모델 학습 실행, 하이퍼파라미터 스위프, 아티팩트 등은 팀별 프로젝트로 체계적으로 구성할 수 있어, 필요한 사람이 필요한 정보에 적절한 권한으로 접근할 수 있습니다.
Experiments의 강점은 실험 과정을 간소화하는 능력에 있습니다. 결과를 추적하고 시각화할 수 있는 중앙 대시보드를 제공해 빠르게 반복하고 최고 성능의 모델을 찾기 쉽게 만들어 줍니다. 팀원들은 서로의 작업을 투명하게 확인하고 유망한 실험을 바탕으로 계속 발전시킬 수 있습니다. 여기에 W&B Models의 다른 구성 요소와 결합하면 Experiments는 더욱 강력해져 Registry로 연결되고 Automations를 트리거하며, 향후 학습 실행에도 영향을 미칩니다.
Artifacts: 재현성을 위한 계보 추적
학습을 진행하는 동안 W&B는 사용한 데이터셋, 코드, 모델 파라미터를 포함해 지표와 중요한 이정표를 추적합니다. 이 모든 것은 Artifacts로 기록됩니다.
Artifacts는 모든 데이터셋, 모델, 실험의 추적 가능성을 보장하는 계보 추적 도구입니다. ML 자산의 전체 라이프사이클을 기록하여 초기 입력 데이터부터 최종 추론에 이르기까지 데이터와 모델의 출처를 쉽게 파악하고, 업계에서 중요한 규제 기관의 요구 사항을 준수할 수 있도록 도와줍니다.
디버깅, 감사, 혹은 과거 실험을 다시 검토할 때 추적 가능성은 무엇과도 바꿀 수 없는 가치입니다. Artifacts를 사용하면 작업이 재현 가능하다는 확신을 가질 수 있고, 결과에 신뢰를 부여할 수 있습니다. 팀과 협업하든 몇 달 뒤에 프로젝트를 다시 열어보든, Artifacts는 작업의 이력을 명확하고 포괄적으로 보존해 줍니다.
Registry: ML 모델을 한눈에 관리하는 단일 대시보드
어떤 system of record의 핵심도 결국 모델을 효율적으로 관리하고 추적하는 능력입니다. Registry는 모든 모델, 데이터셋, 메타데이터와 그 계보를 한눈에 파악할 수 있는 단일 창을 제공합니다. 수십 개든 수천 개든 모델 규모와 관계없이, Registry는 카탈로그화하고 버전 관리하며 손쉽게 운영할 수 있는 중앙 허브 역할을 합니다.
Registry는 모델을 단순히 저장하는 데 그치지 않고, 메타데이터, 사용자 지정 태그, 성능 지표, 배포 상태와 함께 체계적으로 관리되도록 보장합니다. 어떤 모델이 프로덕션에 있고, 어떤 모델이 실험 중이며, 각 버전이 시간이 지나며 어떻게 발전했는지 한눈에 파악할 수 있습니다. 이러한 투명성은 ML 프로젝트에 대한 통제력을 유지하고 팀이 언제나 동일한 이해를 공유하도록 하는 데 핵심적입니다.
Automations: 실험과 모델 배포를 연결하는 상호작용 레이어
Registry에 모델을 카탈로그화했다면, Automations는 실험과 배포를 연결하는 상호작용 레이어가 됩니다. Automations를 통해 트리거, 액션, 워크플로를 정의하여 배포 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 모델 학습, 테스트, 배포를 자동화해 적절한 모델이 적절한 시점에 적절한 환경에 배포되도록 보장합니다.
실험에서 최고의 성능을 낸 모델이 자동으로 스테이징 환경에 배포되���, 엄격한 추론 평가로 추가 테스트가 진행되는 상황을 떠올려 보세요. Automations를 사용하면 이런 수준의 정교한 체계를 손쉽게 구현할 수 있습니다. 수작업 개입을 줄이면 운영 부담은 줄이고 혁신에 더 집중할 수 있습니다.
Launch: 학습 워크로드를 위한 런타임 오케스트레이터
ML 모델 학습은 특히 대규모 데이터셋과 다수의 모델을 다룰 때 자원 소모가 크고 복잡합니다. Launch는 학습 워크로드를 위한 런타임 오케스트레이터로서 이를 단순화합니다. 로컬 머신, 클라우드, 또는 분산 시스템에서 실험을 실행하든, Launch는 워크로드가 효율적으로 관리되도록 보장합니다.
Launch를 사용하면 학습 잡을 스케줄링하고 모니터링하며, 자원을 동적으로 할당하고 실험 수요에 따라 탄력적으로 확장하거나 축소할 수 있습니다. 이러한 수준의 제어는 학습 프로세스를 비용 효율적이면서도 시간 효율적으로 만들어, 더 빠르게 반복하고 더 나은 결과를 달성하도록 돕습니다.
Reports: 결과와 인사이트를 효과적으로 전달하기
어떤 ML 워크플로에서도 핵심은 발견한 내용을 명확하고 효과적으로 전달하는 능력입니다. Reports는 실험에서 바로 인터랙티브하고 시각적으로 매력적인 보고서를 만들 수 있게 해주는 강력한 도구입니다. Reports를 사용하면 코드, 시각화, 내러티브를 자연스럽게 결합하여 팀, 이해관계자, 나아가 더 넓은 커뮤니티와 인사이트를 공유할 수 있습니다. 사실, 지금 여러분이 읽고 있는 것도 Report입니다.
복잡한 실험을 문서화하든, 비기술 이해관계자에게 결과를 발표하든, 튜토리얼을 만들든, Reports는 AI 프로젝트의 이야기를 쉽게 전달할 수 있게 해줍니다. 이 보고서의 인터랙티브한 특성 덕분에 다른 사람들이 결과를 깊이 탐색하고 협업을 촉진하며 더 나은 의사결정을 내릴 수 있습니다. 차트는 동적으로 실시간 업데이트되므로 문서는 결코 오래되지 않습니다. 워크플로에 Reports를 통합하면 작업이 잘 문서화될 뿐 아니라 누구나 쉽게 이해할 수 있게 됩니다.
결론
AI 모델 개발을 위한 system of record를 구축하는 일은 AI 프로젝트를 효율적이고 효과적으로 확장하려는 모든 팀에 필수적입니다. Weights & Biases는 Registry를 통한 모델 관리, Automations를 통한 자동화, Launch를 통한 학습 오케스트레이션, Artifacts를 통한 재현성, Reports를 통한 협업, Experiments를 통한 빠른 실험까지 전 과정을 매끄럽게 이어 주는 종합 플랫폼을 제공합니다.
W&B Models를 system of record로 채택하면 ML 프로젝트를 체계적이고 투명하며 재현 가능하게 관리할 수 있어, 더 빠른 혁신과 성공으로 이어집니다. 다가오는 웨비나 등록하기 사전 학습, 파인튜닝, 그리고 파운데이션 모델 관리까지 아우르는 AI용 system of record를 구축하기 위해 이 도구들을 어떻게 결합하는지 직접 데모로 보여 드리겠습니다.
그곳에서 뵙겠습니다.
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