CometML (실험 추적·LLM 평가·프로덕션 모니터링)

CometML은 머신러닝 실험을 한곳에 모아 추적·분석·비교할 수 있게 해 주는 MLOps 플랫폼이에요. 훈련 코드가 돌아가는 동안 메트릭, 하이퍼파라미터, 모델 가중치, 시스템 리소스 같은 정보를 자동으로 로깅하고, 결과를 프로젝트 단위로 관리하며 다른 실험과 나란히 비교할 수 있죠. 이 분류에서는 특히 실험 생성과 메트릭·파라미터 로깅, 실험 분석, 프로덕션 모델 모니터링 같은 핵심 기능을 소개해요.

이 카테고리의 문서

실험 추적 퀵스타트: Comet 실험의 기본 개념과 시작 방법
실험 생성·실행: comet_ml.start()로 실험을 만들고 데이터 로깅
로깅 개요: 자동 로깅되는 항목과 커스텀 로깅
메트릭·파라미터 로깅: log_metric, log_parameter 사용법
실험 분석: 실험 상세 페이지, 비교, diff
프로덕션 모니터링: MPM으로 배포 모델 성능 감시