CometML 실험 추적 퀵스타트
CometML 실험 추적 퀵스타트
머신러닝 실험은 보통 데이터셋으로 모델을 훈련하고, 하이퍼파라미터를 튜닝하고, 성능 지표를 평가하면서 아키텍처를 반복해서 다듬는 과정으로 이뤄져요. CometML은 이런 실험 반복을 한곳에 모아 중앙에서 추적·관리해 주는데, 로깅·버전 관리·비교·가시성을 빌트인으로 제공해서 실험을 체계적으로 조직하고 분석할 수 있게 해 줘요. 이 페이지에서는 CometML 실험이 무엇인지, SDK와 UI로 어떻게 실험을 관리하는지 기본을 잡아볼게요.
CometML 실험이란
실험(Experiment)은 CometML에서 추적하고 관리하고 싶은 연구 워크플로 하나를 담는 논리 단위예요. 훈련 실행을 Experiment로 만들어 실행하면 CometML이 각 실행을 쉽게 추적해 줘요. Comet SDK로 프로그래매틱하게 다루거나 Comet UI로 대화형으로 관리할 수 있는데, 어떤 방법이든 완전한 추적성(traceability)과 재현성(reproducibility)을 보장하고 훈련 실행을 효율적으로 커스터마이즈하게 해 주죠.
Comet SDK로 실험 관리
Comet SDK는 실험 관리를 위해 다음 기능을 제공해요:
- Experiment 객체: 실험 객체 안에 빌트인·커스텀 속성을 자동 로깅해요. 자세한 내용은 로깅 개요를 참고하면 돼요.
- 다양한 실행 흐름 지원: 온라인·오프라인 실행과 시작·중지·재개(예: Resume an Experiment)를 지원해요.
- API 객체: 이전에 로깅한 데이터를 실험·프로젝트·워크스페이스 단위로 가져올 수 있고, 실험·프로젝트·워크스페이스를 생성·조회·삭제·수정하는 관리 기능을 제공해요.
새 훈련이나 재개한 훈련 중 데이터를 로깅할 땐 Experiment 객체를 쓰고, 실험 속성을 일회성으로 갱신·조회하려면 APIExperiment 객체를 쓰면 돼요.
Comet UI로 실험 관리
Comet UI는 로깅된 모든 속성과 함께 실험을 분석·관리할 수 있는 화면을 제공해요. 이 화면은 팀원과 쉽게 공유할 수 있고요, 실험 관리 UI의 모든 기능은 Comet UI 문서에서 확인할 수 있어요.