AI
체계적인 실험 관리 #1. AI 모델의 성능을 높이는 첫걸음
두줄요약
AI 프로젝트에서 성능 비교와 재현성을 높이기 위한 실험 관리 체계를 소개했습니다. 데이터·코드 버전과 MLflow 기록을 분리해 협업과 추적성을 강화했습니다.
핵심 내용
- AI 프로젝트에서 모델 성능 비교와 재현성을 확보하기 위한 실험 관리 체계 정리
- Data Version, Source Code Version, MLflow Logging을 축으로 실험을 분리·기록하는 방식 소개
- 실험 목적별 공간 분리와 Git Tag, Description 관리로 협업과 추적성 강화
적용해볼 점
- 데이터 버전과 코드 버전을 함께 고정해 실험 비교 기준 명확화
- 목적별 실험 공간 분리로 리더보드, 튜닝, 테스트 로그를 구분 관리
- 수동 기록은 human error와 비효율을 낳을 수 있어 자동화 보완 필요