W&B Models 성능 개선: 더 빠른 로깅, 즉각적인 결과
저희는 Models 제품의 성능을 개선하기 위해 열심히 노력해 왔으며, 현재 어떤 수준까지 왔는지 소개하게 되어 기쁩니다. 이 글은 AI 번역본입니다. 오역이 있을 경우 댓글로 알려 주세요.
Created on September 15|Last edited on September 15
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기초 모델을 구축하는 일은 방대한 데이터, 막대한 처리 성능, 수백만 번의 반복을 요구하는 매우 자원 집약적인 작업입니다. AI 에이전트, 애플리케이션, 모델을 자신 있게 구축할 수 있도록 지원하는 AI 개발자 플랫폼인 Weights & Biases는 세계 최고 수준의 AI 기초 모델 빌더들이 요구하는 성능과 확장성을 제공합니다. 무엇보다 이런 모델을 만드는 데 드는 비용과 시간을 고려하면, AI 및 머신러닝 실험 추적이 추가 지연을 유발하거나 어떤 방식으로든 학습 성능에 부정적인 영향을 주지 않는 것이 결정적으로 중요합니다.
완벽한 사용자 경험을 제공하려면 실험 중 로그가 번개처럼 빠르게 기록되고, 대시보드에서 결과를 즉시 확인할 수 있어야 합니다. 머신러닝 엔지니어와 데이터 사이언티스트는 수만에서 수십만 개의 런에 걸쳐 수십만 개 이상의 지표를 분석하는 경우가 흔합니다. 테이블, 차트, 그래프를 신속하게 렌더링하는 반응 빠르고 경쾌한 인터페이스는 사용자가 정답에 더 빨리 도달하도록 돕습니다. 모델 구축 실험 중 데이터 로깅 지연이 용납될 수 없듯, 대시보드 콘텐츠가 표시되기를 기다리는 시간 역시 용납될 수 없습니다.
Weights & Biases는 성능과 사용자 경험을 최우선으로 생각합니다. 저희가 시장에서 유일한 AI 개발자 플랫폼이 아니라는 것을 잘 알고 있으며, 고객 피드백을 매우 중요하게 다룹니다. 최고의 도구와 기능을 제공하는 일에는 끝이 없습니다. 저희는 지금까지의 성능 성과에 자부심을 갖고 있으며, 최근 제품 개선을 통해 고객 여러분이 최소한의 리소스만 로깅에 할애하면서 확장 가능한 성능을 그대로 누리고, 실험이 신뢰성 있게 기록된다는 확신 속에서 AI 모델을 구축할 수 있도록 자신 있게 보장해 드릴 수 있게 된 점을 매우 기쁘게 생각합니다.
먼저 대규모 런 데모와 성능 테스트에 사용한 벤치마크 스크립트를 확인할 수 있는 두 개의 링크부터 소개한 뒤, 성능 개선 사항의 세부 내용을 살펴보겠습니다.
대규모 런 데모
대규모 런 데모로 강화된 인터페이스를 직접 테스트해 보려면 여기를 클릭하세요 그리고 최신 성능 업그레이드가 실제로 어떻게 작동하는지 확인해 보세요. 72,000개가 넘는 런의 결과를 부드럽고 빠르게 살펴보실 수 있으며, 각 런은 20,000~100,000 스텝으로 구성되고 183,000개가 넘는 메트릭을 추적합니다. 여기저기 클릭해 보면서 W&B Models의 단순하고 빠르며 사용자 친화적인 인터페이스를 탐색해 보세요.
벤치마크 투명성
실험 추적 성능
먼저 최근 내용을 살펴보겠습니다 W&B Models 로그잉 측면의 성능 업데이트를 먼저 살펴본 다음, 더 빠르고 반응성이 높은 사용자 경험을 제공하는 인터페이스 개선 사항을 논의하겠습니다.
엔터프라이즈급 모델 학습과 파인튜닝에는 반복과 최적화 요구를 감당할 수 있는 대용량 데이터와 고성능 하드웨어가 필요합니다. 모델 학습에서 Weights & Biases의 역할은 추적과 로그잉입니다. 모델을 학습하고 파인튜닝하는 데 드는 노력을 고려할 때, 추적과 로그잉이 속도를 저해하지 않도록 하는 것이 매우 중요합니다.
최근 W&B Models와 W&B SDK의 제품 개선을 통해 고객은 최소한의 리소스로 더 많은 데이터를 더 빠른 속도로 로그할 수 있게 되었습니다. 이러한 개선 효과를 보여주기 위해, 먼저 이전 버전의 W&B SDK로 LLM을 구축했던 한 고객의 과거 사례를 살펴보고, 이어서 최신 버전을 사용했을 때의 보다 최근 경험을 비교해 보겠습니다.
고객 사례: 더 빠르고 효율적인 실험 추적
최신 버전의 W&B SDK는 Weights & Biases 고객에게 전반적인 성능 향상을 제공하고 있습니다. 이러한 고객 중 한 곳인 선도적인 AI 연구팀은 실행(run)당 100,000개의 메트릭을 추적해야 하는 LLM을 구축하고 있었습니다. 이들의 학습 인프라는 8개 NVIDIA H100 80GB GPU를 사용하는 GCP의 A3 Mega와 유사했습니다.
이전 버전의 W&B SDK로 모델을 구축했을 때는 50개의 실행으로 구성된 실험이 필요했고, 완료까지 약 33시간이 걸렸습니다. 전체 실험에 소요된 시간을 먼저 살펴보고, 이어서 학습 시간과 로그잉 시간으로 각각 나누어 자세히 분석해 보겠습니다.
- 전체 실행 시간50회 실행 × (학습 40분 + 로그잉 20분) = 3,000분 = 50시간
- 학습 시간만: 50회 실행 × 학습 40분 = 2,000분 = 33.33시간
- 로그잉 시간만: 50회 실행 × 로그잉 20분 = 1,000분 = 16.67시간
핵심은 이렇습니다. 전체 실행 시간의 3분의 1이 로그잉으로 이루어졌습니다.
W&B SDK의 최신 버전으로 업그레이드한 뒤 전체 실행 시간이 크게 단축되었습니다. 로그잉 시간은 줄어들었고, 놀라운 75%즉, 시간뿐 아니라 비용까지 절감되었다는 의미입니다. 이제 새로운 W&B SDK를 사용했을 때 동일한 실험에 소요되는 시간을 살펴보겠습니다.
- 전체 실행 시간: 50회 실행 × (학습 40분 + 로그잉 5분) = 2,250분 = 37.5시간
- 학습 시간만: 50회 실행 × 학습 40분 = 2,000분 = 33.33시간
- 로그잉 시간만y: 50회 실행 × 로그잉 5분 = 250분 = 4.17시간
결론: 고객은 전체 모델 학습 실험을 완료했습니다 25% 더 빠름 새로운 W&B SDK와 기존 SDK 비교 사용 시
이제 새로운 W&B SDK가 제공하는 성능 향상을 직접 확인했으니, 이를 가능하게 한 개선 사항들을 더 깊이 살펴보겠습니다.
확장 가능한 성능: 준선형 스케일링
모델의 규모가 커질수록, 이를 구축하는 시스템도 그에 맞춰 커져야 합니다. 실험 추적 소프트웨어는 수만 개의 데이터 포인트를 병렬로 로깅하고 정리할 수 있어야 하며, ML 엔지니어와 데이터 사이언티스트가 수천 개의 런을 동시에 분석할 수 있도록 지원해야 합니다. Weights & Biases는 모델 빌더들의 요구를 누구보다 잘 이해하며, 앞서 나가기 위해 필요한 투자와 노력을 기꺼이 감수하고 실무자들이 성공하는 데 필요한 도구를 제공하는 데 집중하고 있습니다. 사용자가 선택할 수 있는 실험 추적 도구는 여럿 있고, 만약 W&B Models가 최신 모델 빌딩을 지원하지 못한다면 사용자들은 떠날 것입니다. 그러나 그렇지 않습니다.
데이터 규모가 커질수록 병목이 생기기 쉬운 다른 실험 추적 도구들과 달리, W&B의 SDK는 일관된 준선형 스케일링을 제공합니다. 이 성능은 스레드 세이프한 비동기 로깅으로 구현되며, 어떤 규모에서도 매끄럽고 효율적인 데이터 처리를 보장합니다.
우리는 다양한 컴퓨트 구성과 런 규모 전반에 걸쳐 성능을 벤치마크했습니다. vCPU 개수에 따른 초당 로깅된 메트릭 수를 측정한 결과, W&B Models의 로깅은 일관되고 선형적으로 스케일링되어, 워크로드와 상관없이 안정적인 성능을 보장함이 확인되었습니다.
준선형 스케일링의 이점은 다음과 같습니다:
예측 가능한 성능준선형 스케일링은 워크로드가 증가해도 예측 가능한 성능을 보장합니다. 이를 통해 머신러닝 실험과 프로덕션 배포를 위한 자원 계획과 할당을 더욱 쉽게 수행할 수 있습니다.
효율적인 리소스 활용추가 컴퓨팅 리소스를 정확하게 계획하고 효율적으로 활용하는 능력은 예측 가능성을 높이고, 낭비를 최소화하며, 비용을 절감합니다.
대규모 워크로드 지원W&B SDK의 확장성은 분산 학습과 하이퍼파라미터 최적화를 포함한 대규모 머신러닝 워크로드의 요구를 충족합니다.
낮은 로깅 오버헤드
실험 추적은 실험 자체의 수행에 악영향을 주어서는 안 합니다. 선형 스케일링을 확인한 뒤, 리소스 활용도를 파악하기 위해 W&B SDK의 코어 사용량에 주목하여 벤치마크를 진행했습니다.
초당 약 1천 개의 메트릭을 기록하던 벤치마크를 초당 100만 개의 메트릭으로 확장하면서, 우리는 밀리코어 사용량과 비용을 모두 추적했습니다. W&B SDK를 사용해 초당 100만 개의 메트릭을 생성하는 대규모 런을 실행한 결과, 사용된 리소스는 단 16,000 밀리코어에 불과했습니다.
신뢰성: 장애를 우아하게 처리하도록 설계됨
기반 모델을 구축하는 과정에서 수행되는 대규모 학습 런은 비용뿐만 아니라 투입되는 리소스와 시간 측면에서도 매우 부담이 큽니다. 선도적인 AI 기업들이 Weights & Biases를 선택하는 이유는 검증된 성능과 신뢰할 수 있는 안정성을 함께 제공하기 때문입니다.
예상치 못한 장애가 발생하더라도 데이터가 손실되거나 사용자가 런을 빠르게 재개·재시작하는 것이 방해받아서는 안 합니다. W&B Models는 실패한 런에서도 끊김 없는 복구를 제공하여 프로젝트가 계획대로 진행되도록 돕습니다. Weights & Biases의 장애 허용 기능은 고객이 신뢰하는 안정성을 제공합니다:
- 재개 기능: 런을 재시작하지 않고 장애에서 복구하기
- 오프라인 모드: 네트워크 연결이 끊겼을 때 데이터를 로컬에 기록합니다
- 비동기 로깅: 로깅 지연으로 인한 학습 성능 저하를 방지합니다
- 로컬 캐시: 일시적인 네트워크 장애 동안 데이터 손실을 방지합니다
- 우아한 종료: 종료 전에 모든 로그가 플러시되도록 보장합니다
고객의 요구를 충족하기 위해
러닝 시간이 길어지고, 데이터 볼륨이 커지며, 측정 지표 수는 계속 늘어나고 있습니다. 흐름은 분명합니다. 수십만 개 이상의 지표를 추적하는 파운데이션 모델 개발자들을 위해 W&B Models는 이러한 증가하는 수요에 맞춰 확장됩니다. Weights & Biases 플랫폼은 정밀한 로깅을 지원하여, 속도나 명확성을 희생하지 않고 대규모로 모델을 모니터링하고, 비교하며, 최적화할 수 있게 해줍니다.
대규모 런을 처리하는 W&B Models의 역량을 입증하기 위해, 매 스텝마다 100개의 지표를 추적하면서 런 스텝 수를 100,000에서 100만까지 늘려 W&B SDK를 벤치마크했습니다.
스텝 수가 100만에 이르면서도 자원 사용량이 꾸준하고 선형적으로 증가하는 것은 안정적이고 예측 가능한 성능이 명확히 유지되고 있음을 보여줍니다. 이러한 일관된 동작은 무거운 워크로드 아래에서도 시스템의 신뢰성과 확장성을 부각합니다.
다음으로, 스텝마다 100만 개의 지표를 추적하는 실험을 진행했습니다. 이번에는 런당 지표 수가 증가할 때 로깅 시간에 어떤 변화가 있는지 측정했습니다.
지표 수가 증가해도 로깅 시간은 안정적으로 유지되며 선형적으로 확장되었습니다. 고객들은 Weights & Biases가 가장 크고 자원 집약적인 모델 개발 실험의 요구를 충족하도록 확장된다는 점을 알고 신뢰합니다.
최신 성능 결과는 훌륭하지만 우리의 일은 끝나지 않습니다
고객 사례의 일환으로, 이전 버전의 W&B SDK에서 현재 버전으로 전환했을 때 체감한 성능 이점을 언급했습니다. 공유한 결과가 성능 향상을 활용할 수 있도록 W&B SDK 최신 버전으로의 업그레이드를 장려하는 데 도움이 되길 바랍니다. 이를 분명히 보여주기 위해, 아래 차트는 최신 버전을 설치했을 때의 효과를 시각화합니다. 20,000 스텝으로 구성된 런을 추적하는 상황에서 로깅 시간이 극적으로 감소하는 모습을 통해, 속도와 확장성에 대한 Weights & Biases의 확고한 의지를 강조합니다.
W&B Workspace: 속도를 위해 설계된 사용자 인터페이스
AI 모델 개발자는 확장 가능하고 효율적인 로깅에 의존합니다. 로깅된 데이터의 가치를 최대화하려면, 실험 결과를 명확하게 구성하고 표시해 빠르게 분석하고 협업할 수 있게 해주는 빠르고 반응성이 높은 인터페이스가 필요합니다. W&B Workspace 인터페이스의 데이터 검색 및 로딩 성능은 다음 네 가지 축을 기준으로 측정됩니다:
프로젝트당 런 수
파운데이션 모델 프로젝트가 수십만 개의 런으로 규모가 커져도, W&B Models는 그 수요를 충족하도록 확장됩니다. 분류 모델이든 대규모 언어 모델이든, W&B Workspace는 진행 상황을 지연 없이 추적할 수 있도록 빠르고 명확한 지표, 차트, 테이블을 제공합니다.
프로젝트당 지표 수
이 측정치는 모든 프로젝트 런 전반에서 wandb.log에 기록된 고유 키의 수를 추적합니다. 파운데이션 모델 학습이 더 많은 지표를 생성할수록, 대규모 지표 수에 대한 성능 최적화가 최우선 과제가 됩니다. W&B Workspace는 수십만 개의 지표를 처리하며, 로딩 속도는 다른 어떤 엔터프라이즈 실험 추적 도구와 견주거나 능가합니다.
런당 스텝 수
W&B Workspace의 벤치마킹 결과, 이 차원이 로딩 시간에 미치는 영향은 매우 미미합니다. 수십만 개의 스텝을 가진 런에 접근하고 시각화하는 작업은 수백 개 스텝만 있는 런을 표시하는 것만큼 효율적입니다.
프로젝트당 동시 쓰기 및 읽기
대규모 팀은 실험을 동시에 수행하며, 높은 수준의 동시 쓰기를 빠르고 매끄럽게 처리할 수 있는 데이터 저장소가 필요합니다. W&B Workspace는 로깅 직후 학습 및 미세 조정 결과를 대시보드에 즉시 반영하여 실시간 추적을 제공합니다.
W&B Workspace에서 지표, 차트, 테이블을 번개처럼 빠르게 렌더링하는 과정은 두 단계로 이루어집니다. 먼저 W&B Models가 스토리지에서 데이터를 조회하고 가져옵니다. 그다음 결과를 브라우저에 로드해 표시합니다. 최근 모델 개선으로 두 단계 모두가 빨라져, 사용자는 런 결과에 더 신속하게 접근할 수 있으며 대기 시간은 줄고 데이터에 기반한 결정을 내리는 데 더 많은 시간을 쓸 수 있습니다.
더 빠른 W&B Workspace 성능을 위한 최적화 전략을 살펴보기 전에, 핵심 개선 사항을 보여 주는 최근 벤치마크 결과를 먼저 소개합니다.
프로젝트당 런 수
오늘날 더 정확하고 효율적인 모델을 구축하려면 과거보다 더 많은 실험 런이 필요합니다. 새로운 기능 업데이트로 Workspace 로딩 시간이 더욱 빨라졌습니다. 프로젝트당 30만 개 이상의 런이 있는 경우 최대 2.5배 이상 향상.
실시간 런 수집 및 데이터 가용성
실시간 런을 위한 백엔드 쿼리 처리 속도가 이제 320% 더 빨라졌습니다즉, 실험 추적 결과를 바로 확인할 수 있다는 뜻���니다 3배 이상 더 빠름 W&B Workspace에서
프로젝트당 메트릭 수
ML 엔지니어와 AI 모델 구축자는 가장 가치 있는 메트릭을 미리 정확히 예측하기 어렵기 때문에, 가능한 모든 메트릭을 추적하는 것이 중요합니다. 최근 Workspace 맞춤 설정 업데이트로 사용자는 섹션과 패널을 재구성하고 핵심 메트릭만 로딩하도록 설정할 수 있어 렌더링 속도가 향상됩니다. 50배 이상.
기다림 없이 필요한 데이터 확보
AI와 ML 모델이 커질수록 플랫폼은 백엔드와 프런트엔드 성능을 모두 개선해야 합니다. ML 엔지니어와 데이터 사이언티스트는 수만 개의 런과 수만 개의 메트릭을 로깅한 결과를 보여주는 대시보드를 열 때조차 지연을 감당할 수 없습니다. 효과적인 분석을 위해서는 집중이 필요하고, 집중을 위해서는 모든 핵심 프로젝트 메트릭, 차트, 테이블에 즉시 접근할 수 있어야 합니다. 수천 개의 런을 수천 스텝에 걸쳐 비교할 때 로딩 지연은 흐름을 방해합니다. W&B Workspace는 실행 횟수나 규모와 관계없이, 사용자 지정 가능한 패널의 목록, 테이블, 인터랙티브 차트를 통해 모든 관련 데이터를 즉시 제공합니다.
데이터베이스 저장 및 쿼리 최적화
데이터스토어 성능 향상은 더 빠른 로깅을 위한 쓰기 작업과 더 신속한 접근을 위한 읽기 작업을 모두 개선한다는 뜻입니다. 페이지 렌더링 속도를 높이기 위한 최근 노력은 스토리지에서 결과를 가져오는 쿼리를 최적화하는 데 초점을 맞췄습니다. 테이블과 차트 로딩이 느릴 때는 쿼리 로그를 먼저 확인하는 것이 일반적입니다. 쿼리 문법을 다듬고 결과를 캐싱하는 것을 넘어, 기본 데이터스토어에서 디스크에 데이터를 구성·저장하는 방식을 바꾸면 더 효율적인 쿼리 플랜을 생성할 수 있습니다. 이는 읽기 시간을 줄이고 가져와야 하는 데이터 양을 감소시킵니다. Weights & Biases는 백엔드 데이터 액세스 성능을 지속적으로 분석하고 개선하고 있습니다.
자체 업데이트와 더불어, 데이터 스토리지 벤더가 새로운 기능을 포함한 소프트웨어 업그레이드를 출시할 때마다 Weights & Biases도 그 혜택을 누립니다. 새로운 쿼리 옵션과 컬럼 타입은 W&B Models가 이전에는 불가능했던 방식으로 데이터를 저장하고 액세스할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, 데이터를 가변 길이 문자 필드나 BLOB으로 저장하는 방식이 새로운 JSON 컬럼 타입을 사용하는 것보다 효율적일 수도 있고 아닐 수도 있습니다. 우리는 사용자에게 가장 빠른 경험을 제공하기 위해 모든 옵션을 대규모로 테스트합니다.
Workspace 성능 향상을 위한 지속적인 노력의 한 예로, Weights & Biases는 최근 런 데이터 테이블을 재구성했습니다. 예상대로 런 데이터는 읽기와 쓰기 모두에서 가장 활동량이 많은 데이터셋 중 하나입니다. 런 데이터의 읽기 속도를 높이기 위해, 런 데이터 테이블 스키마를 더 효율적인 새로운 컬럼 타입으로 재정비하여 W&B Workspace 요청을 충족하는 데 필요한 데이터만 선택적으로 읽고, 그 데이터를 더 빠르게 읽을 수 있도록 했습니다. 이러한 업데이트는 최종 사용자에게 차트를 표시하는 데 절대적으로 필요하지 않은 단 하나의 바이트를 추가로 읽는 비용까지 면밀히 따져본 결과입니다. 더 빠른 읽기 속도 + 더 적은 데이터 = 더 신속하게 로딩되는 대시보드.
백엔드에서 가져오는 데이터량을 줄이면 긍정적인 연쇄 효과가 발생하여, 클라이언트 측 브라우저가 더 적은 데이터 볼륨을 W&B Workspace 인터페이스의 메트릭, 차트, 테이블로 보다 수월하게 처리하고 렌더링할 수 있습니다.
브라우저 로딩 및 스토리지 최적화
속도와 상호작용성을 위해 설계된 대부분의 현대적 인터랙티브 대시보드는 유사한 방식으로 동작합니다:
- 사용자가 탭이나 버튼을 클릭하거나 검색어 또는 필터를 입력해 요청을 보냅니다.
- 요청은 백엔드 데이터스토어에서 비동기적으로 실행되는 쿼리로 변환됩니다.
- 결과가 조회되어 브라우저로 반환됩니다
- 브라우저는 반환된 데이터를 저장하고, 동시에 해당 시각화에 적합한 데이터를 전달합니다.
이 과정의 여러 지점에서 병목 현상이 발생할 수 있습니다. 쿼리 실행이 느리거나 데이터스토어에서 과도한 데이터를 가져오거나, 브라우저가 메모리 한도를 초과하는 데이터를 저장하려고 할 때 문제가 생깁니다. 이러한 이슈는 지연, 레이턴시, 심지어 브라우저가 중단되어 페이지 새로고침이 필요한 메모리 부족 오류를 유발할 수 있습니다. 위에 나열한 단계들을 가능한 가장 효율적으로 결합하는 것이 빠르게 로딩되고 반응성이 뛰어난 인터페이스를 구현하는 비결입니다.
세계 최고 수준의 AI 팀들과 협업하며, 우리는 밀리초 단위의 차이가 얼마나 중요한지 잘 이해하고 있습니다. 스토리지와 조회를 최적화하는 백엔드 데이터 개선에 더해, 브라우저 메모리 내 데이터 저장 전략도 정교하게 다듬었습니다. W&B Workspaces는 핵심 데이터를 즉시 로드하고, 사용자 활동으로 암시적으로 요청될 때까지 추가 데이터 로딩을 지연하며, 이후 필요할 수 있는 데이터는 선별적으로 처리해 로드합니다.
필요한 데이터를 즉시 제공하기 위해 그리고 다가올 작업에 대비해, Models는 “지연 로딩” 기법을 사용합니다. 이 방식에서는 화면에 보이는 메트릭, 차트, 표가 즉시 렌더링할 수 있도록 필요한 데이터를 먼저 받아오고, 사용자가 해당 차트를 살펴보는 동안 추가 데이터는 백그라운드에서 로드됩니다. 이 기법은 브라우저가 불필요할 수도 있는 데이터를 메모리에 수신·정리·추가하기보다 렌더링에 우선적으로 리소스를 할당하도록 해 지연을 줄여 줍니다. 성능과 최종 사용자 경험을 최우선으로 보장하는 로딩 및 렌더링 방식은 사용자가 대시보드를 보는 동안의 활동을 정확히 이해하는 데 기반합니다.
지속적인 제품 사용 분석을 통해 Weights & Biases는 사용자가 W&B Models, 특히 프로젝트 Workspace를 사용할 때의 탐색 및 상호작용 패턴을 파악합니다. 실험 추적 결과는 섹션과 패널로 배치되어 있으며, 사용자가 제각기 다른 방식으로 활용하더라도 이러한 조직 구조가 자연스럽게 렌더링 최적화 전략을 뒷받침합니다. Workspace를 열면 백엔드에서 데이터를 가져오고, 확장되어 보이는 섹션과 패널의 시각 요소만 렌더링합니다. 로드가 완료되면 W&B Workspace의 패널과 섹션은 부드럽고 효율적으로 반응합니다. 동시에 Workspace는 향후 활동을 지원하기 위해 추가 데이터를 로드하고 준비합니다.
요약하면, 패널 및 섹션 페이징 전략으로 인한 성능 이점은 다음과 같습니다:
- 메모리 사용 감소보이는 패널의 데이터만 가져와 JS 힙 공간을 최소화하기
- 더 빠른 로드 시간과도한 패널 데이터 가져오기를 피해 초기 로드 시간이 감소했습니다
- 개선된 사용자 경험패널을 점진적으로 로드해 더 부드럽고 즉각적인 상호작용 제공
백엔드 및 프런트엔드 캐싱 전략
로딩 시간과 대시보드 반응성을 논할 때 캐싱을 빼놓을 수 없습니다. 현대 웹 애플리케이션에서 캐싱은 데이터 접근을 가속하고 사용자 경험을 개선하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 최신 데이터베이스에는 기본 캐싱 메커니즘이 있지만, 아키텍트와 개발자는 이 캐싱 기능을 올바르게 활용하도록 보장해야 하며, 데이터 저장소 내부와 외부 모두에 추가 캐싱 전략을 배치하는 것도 필요합니다.
캐싱 성능을 이해하려면 콜드 캐시와 웜 캐시부터 살펴봐야 합니다. 콜드 캐시는 캐시에 데이터가 전혀 없는 초기 상태를 의미합니다. 콜드 캐시 상황에서는 시스템이 데이터베이스와 같은 기본 데이터 소스에서 데이터를 직접 가져와야 하므로, 일반적으로 지연 시간이 커지고 로드 시간이 길어집니다. 이 첫 번째 가져오기는 캐시를 채우는 데 필수적이지만, 일시적으로 성능에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다.
반면 “웜 캐시”는 이전 요청에서 저장된 관련 데이터를 이미 포함하고 있는 캐시를 말합니다. 웜 캐시가 마련되어 있으면 시스템은 필요한 정보를 캐시에서 직접 가져와 응답 시간을 크게 줄이고 백엔드 리소스의 부하를 완화합니다. 특정 상황에서는 캐시된 데이터의 검증이나 새로 고침이 필요할 수 있지만, 웜 캐싱은 대체로 거의 즉각적인 데이터 접근을 제공합니다.
경쟁력 주장의 제시와 벤치마크 수행 시에는 반드시 캐싱을 명시적으로 고려하고, 콜드 캐시와 웜 캐시 결과를 구분해야 합니다. 동등 비교가 아닌 결과는 면밀한 검토가 필요합니다. 서로 다른 도구에서 웜 캐시 결과를 콜드 캐시 결과와 비교하는 일은 안타깝게도 흔히 발생합니다. Weights & Biases는 ML 엔지니어, 데이터 사이언티스트, 소프트웨어 개발자가 각자 사용하는 도구에서 자체 데이터와 자체 모델로 실험 추적과 대시보드 반응성을 직접 벤치마크해 볼 것을 권장합니다.
데이터는 영구 저장됨 기반 데이터베이스에 저장되어 일시적으로 브라우저 메모리에서. 데이터 저장소와 브라우저에서는 가능한 모든 경우에 캐싱을 사용해 메트릭, 차트, 표를 더 빠르게 표시합니다. 대시보드 로딩을 최적화하는 문제는 다른 많은 성능 과제와 마찬가지로, 기발한 접근이 효과를 발휘하는 경우가 흔합니다. 그럼에도 철저한 경쟁 분석이 보여주듯, 대부분의 실험 추적 도구는 로딩 속도를 높이기 위해 사실상 동일한 기법에 의존합니다. W&B Models는 페이지에 보이는 패널의 모든 데이터를 즉시 로드하고, 사용자의 상호작용에 맞춰 다음에 보게 될 화면의 데이터를 미리 불러와 끊김 없는 매끄러운 사용 경험을 제공합니다.
W&B Workspace에서 이것들이 어떻게 하나로 맞물리는가
AI 및 ML 모델 학습 실험 추적 결과는 W&B Workspace에 저장됩니다. 사용자는 표시할 패널을 선택하거나 숨기고, 순서를 조정하고, 그룹화하여 자신의 분석 스타일에 맞게 워크스페이스를 커스터마이즈할 수 있습니다. 실험마다 중점적으로 보는 지표가 달라지는 만큼, Workspace는 프로젝트별로 맞춤형 레이아웃을 만들 수 있도록 지원합니다. 개별 사용자는 결과를 체계적으로 정리하거나 팀원과 공유할 때 핵심 데이터를 강조하기 위해 개인화된 뷰를 저장할 수 있습니다.
W&B Workspace는 빠른 속도와 단순함을 결합해 직관적이고 만족스러운 사용자 경험을 제공합니다. 복잡하고 혼란스러운 인터페이스로 사용자를 느리게 만드는 다른 플랫폼과 달리, Weights & Biases는 익숙하고 이해하기 쉬운 인터페이스로 ML 엔지니어, 데이터 사이언티스트, 개발자의 학습 곡선을 낮춥니다. 결과를 탐색하고 AI와 ML 프로젝트를 관리하는 과정이 매끄럽고 효율적입니다. 완벽한 모델을 만드는 일은 그 자체로도 충분히 어렵습니다. Weights & Biases는 학습 및 파인튜닝 실험의 추적을 간소화하여 장벽을 만들기보다 제거합니다.
마무리하며
모델 빌더는 학습 중 빠른 로깅과 결과에 대한 즉각적인 접근을 기대합니다. 급증하는 데이터 규모를 관리하려면 혁신적인 아키텍처와 효율적인 데이터 조회·검색 전략이 필요합니다. Weights & Biases는 이러한 기대를 충족하고 뛰어넘는 성능 제공에 집중합니다.
우리는 AI 모델과 소프트웨어 개발의 최전선에서 혁신의 속도가 던지는 과제를 정면으로 해결하고 있습니다. 방법은 바뀌고, 데이터 규모는 바뀌고, 데이터 유형도 바뀝니다. 우리 팀은 이러한 변화와 새로운 기법, 사용 행태를 면밀히 관찰하고 반영하며 지속적으로 최적화하고 있습니다. 이를 통해 Weights & Biases 사용자 경험이 언제나 최고 수준을 유지하도록 보장합니다.
결국 가장 확실한 성능 테스트는 직접 대규모 실험을 돌려 보는 것입니다. 실험을 진행하신 뒤에는 꼭 연락해 주세요. W&B Models가 여러분의 워크로드에서 얼마나 잘 확장되는지 듣고 싶습니다.
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