Aim 개요 — 수만 런을 다루는 실험 트래커
Aim 개요
실험을 많이 돌리다 보면 '어떤 런이 최고였지?'를 기억으로만 다루기 어려워져요. Aim은 이 문제를 위한 오픈소스·셀프호스팅 ML 실험 추적 도구예요. 트레이닝 런을 로깅하고, 예쁜 UI로 비교하며, API로 프로그래매틱하게 조회할 수 있어요.
핵심 개념
Aim은 로그를 Repo에 저장해요. 구조를 하나씩 보면요.
- Repo — Container 객체들의 모음.
- Run(Container의 일종) — ML 트레이닝 하나.
- Container — config 딕셔너리로 연결된 Sequence 객체들의 집합.
- Sequence — Record 객체들의 시퀀스.
- Metric — Number 객체들의 Sequence.
- 하이퍼파라미터·환경변수는 config 딕셔너리의 예시예요.
통합
Aim은 기본 설치에 aimstack.base 앱을 포함해 로깅 프리미티브를 제공하고, PyTorch Lightning·Hugging Face·XGBoost·CatBoost·Optuna 등 많은 ML 프레임워크와 통합돼 있어요.