MLRun 모델 훈련과 추적

MLRun에서 모델 훈련은 서버리스 함수로 실행해 확장할 수 있고, 실행 중 생긴 메트릭·아티팩트를 자동으로 추적·관리해요. 훈련 작업이 어느 환경에서든 재현 가능하도록, 코드·데이터·하이퍼파라미터·결과를 한 곳에 기록해요.

출처: MLRun Model Training & Tracking

훈련 작업 정의와 실행

모델 훈련은 보통 MLRun 함수로 정의해요. 함수에 코드와 실행 환경(이미지·자원)을 지정하고, 그 함수를 run하면 확장 가능한 작업으로 실행돼요. 훈련은 GPU가 필요한 경우 전용 자원을 할당해서 실행할 수도 있어요.

MLRun은 훈련 실행을 하나의 런(run) 으로 기록하고, 그 런이 어떤 코드·파라미터·데이터로 실행됐는지 관리해요.

훈련 과정의 입력·출력 데이터(데이터셋, 모델 파일, 메트릭)는 아티팩트로 저장돼요. 아티팩트는 버전과 함께 기록되어, 나중에 과거 실행 결과를 다시 불러와 비교하거나 재현할 수 있어요. 데이터 아티팩트 관리를 통해 파이프라인 곳곳에서 재사용할 수 있어요.

MLRun은 인기 있는 훈련 프레임워크의 자동 로깅을 지원해서, 코드에 수동 로깅을 넣지 않아도 메트릭·파라미터가 자동으로 기록돼요. 여러 실험의 로그를 한곳에서 비교해 어떤 설정이 더 좋은 성능을 냈는지 파악할 수 있어요.