과정 개요와 딥러닝 재현성 위기
마일스톤 프로젝트 1에 필요한 복잡한 다단계 아키텍처로 전환하면서, 간단하고 자가 포함된 모델에서 벗어나면 스프레드시트나 로컬 파일에서 핵심 파라미터를 수동으로 기록하는 것은 완전히 지속 불가능해집니다. 이러한 복잡한 워크플로우는 개발의 무결성에 심각한 위험을 초래합니다.
1. 재현의 블랙스팟 식별하기
딥러닝 워크플로우는 최적화 알고리즘, 데이터 서브셋, 정규화 기법, 환경 차이 등 다양한 변수로 인해 본질적으로 높은 변동성을 가집니다. 체계적인 추적이 없으면, 배포된 모델의 디버깅이나 개선에 필수적인 특정 과거 결과를 재현하는 것은 거의 불가능합니다.
무엇을 기록해야 할까?
하이퍼파라미터: 모든 설정 값은 기록되어야 합니다 (예: 학습률, 배치 크기, 옵티마이저 선택, 활성화 함수).
환경 상태: 소프트웨어 종속성, 사용된 하드웨어(그래픽 카드 유형, 운영체제), 그리고 정확한 패키지 버전은 고정되고 기록되어야 합니다.
아티팩트 및 결과: 저장된 모델 가중치, 최종 메트릭(손실, 정확도, F1 스코어), 학습 시간에 대한 포인터는 저장되어야 합니다.
"단일 진실의 원천" (SSOT)
체계적인 실험 추적은 중심 저장소인 SSOT—모델 학습 중 모든 결정이 자동으로 기록되는 곳입니다. 이는 추측의 여지를 제거하고 모든 실험 실행에 대해 신뢰할 수 있는 감사 가능성을 보장합니다.
터미널bash — 추적 환경
> 준비되었습니다. 워크플로우를 확인하려면 "개념적 추적 실행"을 클릭하세요.
>
실험 추적 실시간
실행을 시뮬레이션하여 캡처된 추적 데이터를 시각화하세요.
질문 1
딥러닝 재현성 위기의 근본 원인은 무엇인가요?
질문 2
MLOps 관점에서 체계적인 실험 추적이 생산 환경에 필수적인 이유는 무엇인가요?
질문 3
결과를 재현하기 위해 반드시 필요한 요소지만, 수동 추적에서 가장 자주 간과되는 것은 무엇인가요?
도전 과제: 전환기의 추적
공식적인 추적으로의 전환이 불가피한 이유
마일스톤 프로젝트 1에 참여하는 5명의 개발자를 관리하고 있습니다. 각 개발자는 슬랙에서 자신의 최고 모델 정확도(88%~91%)를 보고합니다. 누구도 승리한 실행에 사용된 정확한 파라미터 조합이나 코드를 신뢰할 수 있게 알려줄 수 없습니다.
단계 1
핵심 정보 유출을 막기 위해 즉시 시행해야 할 조치는 무엇인가요?
해답:
결과 공유 전에 모든 실행이 자동 추적 시스템에 등록되어야 하는 강제 조건을 도입하여, 전체 하이퍼파라미터 사전과 Git 해시를 캡처하세요.
결과 공유 전에 모든 실행이 자동 추적 시스템에 등록되어야 하는 강제 조건을 도입하여, 전체 하이퍼파라미터 사전과 Git 해시를 캡처하세요.
단계 2
공유 스프레드시트에서는 제공할 수 없는 구조화된 추적의 팀에 대한 혜택은 무엇인가요?
해답:
구조화된 추적은 자동 비교 대시보드, 파라미터 중요도 시각화, 중앙 집중식 아티팩트 저장을 가능하게 하며, 이는 정적 스프레드시트에서는 불가능합니다.
구조화된 추적은 자동 비교 대시보드, 파라미터 중요도 시각화, 중앙 집중식 아티팩트 저장을 가능하게 하며, 이는 정적 스프레드시트에서는 불가능합니다.