MLFlow 마스터하기: 실험 추적 및 모델 관리 완벽 가이드

머신러닝 프로젝트는 여러 단계를 포함하며, 실험과 모델을 추적하는 것은 어려울 수 있습니다. MLFlow는 이를 쉽게 만들어주는 도구로, 모델 추적, 관리 및 배포를 돕습니다. 팀은 MLFlow를 통해 더 효율적으로 협업할 수 있으며, 모든 것을 체계적이고 간단하게 유지할 수 있습니다. 이 글에서는 MLFlow가 무엇인지 설명하고, 프로젝트에 어떻게 활용할 수 있는지 알아보겠습니다.

MLFlow란 무엇인가?

MLflow는 머신러닝 라이프사이클 전체를 관리하는 오픈소스 플랫폼입니다. 워크플로우를 단순화하는 도구를 제공하여 모델 개발, 배포 및 유지 관리를 돕습니다. MLflow는 팀 협업에 탁월하며, 데이터 과학자와 엔지니어의 공동 작업을 지원합니다. 실험과 결과를 추적하고, 재현성을 위한 코드 패키징을 지원하며, 배포 후 모델 관리도 가능합니다. 이를 통해 생산 프로세스가 원활하게 진행됩니다.

MLFlow를 사용해야 하는 이유

MLFlow 없이 ML 프로젝트를 관리하는 것은 어렵습니다. 실험은 복잡해지고 체계적이지 못할 수 있으며, 배포도 비효율적일 수 있습니다. MLFlow는 이러한 문제를 유용한 기능으로 해결합니다.

• 실험 추적: MLFlow는 실험을 쉽게 추적할 수 있습니다. 테스트 중에 생성된 매개변수, 메트릭 및 파일을 기록하여 테스트 내용과 성능을 명확하게 확인할 수 있습니다.
• 재현성: MLFlow는 실험 관리 방식을 표준화합니다. 각 테스트에 사용된 정확한 설정을 저장하여 실험 반복을 간단하고 신뢰할 수 있게 합니다.

• 모델 버전 관리: MLFlow는 모델 레지스트리를 통해 버전을 관리합니다. 여러 모델을 한 곳에 저장하고 구성하여 업데이트와 변경을 더 쉽게 처리할 수 있습니다.
• 확장성: MLFlow는 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 라이브러리와 함께 작동합니다. 분산 컴퓨팅으로 대규모 작업을 지원하고, 클라우드 스토리지와 통합하여 유연성을 높입니다.

MLFlow 설정하기

설치

pip를 사용하여 MLFlow를 설치합니다:

```

pip install mlflow

```

추적 서버 실행

중앙 집중식 추적 서버를 설정하려면 다음을 실행합니다:

```

mlflow server --backend-store-uri sqlite:///mlflow.db --default-artifact-root ./mlruns

```

이 명령은 메타데이터 저장을 위해 SQLite 데이터베이스를 사용하고 아티팩트를 mlruns 디렉토리에 저장합니다.

MLFlow UI 실행

MLFlow UI는 실험과 모델을 시각화하기 위한 웹 기반 도구입니다. 다음과 같이 로컬에서 실행할 수 있습니다:

```

mlflow ui

```

기본적으로 UI는 http://localhost:5000에서 접근할 수 있습니다.

MLFlow의 주요 구성 요소

1. MLFlow 추적

실험 추적은 MLflow의 핵심입니다. 팀이 다음 항목을 기록할 수 있습니다:

• 매개변수: 각 모델 학습에 사용된 하이퍼파라미터
• 메트릭: 정확도, 정밀도, 재현율 또는 손실 값과 같은 성능 지표

• 아티팩트: 모델, 데이터셋, 그래프와 같이 실험 중 생성된 파일
• 소스 코드: 실험 결과를 생성하는 데 사용된 정확한 코드 버전

MLFlow로 로깅하는 예시:

```

import mlflow

Start an MLflow run

with mlflow.start_run():

# Log parameters

mlflow.logparam("learningrate", 0.01)

mlflow.logparam("batchsize", 32)

# Log metrics

mlflow.log_metric("accuracy", 0.95)

mlflow.log_metric("loss", 0.05)

# Log artifacts

with open("model_summary.txt", "w") as f:

f.write("Model achieved 95% accuracy.")

mlflow.logartifact("modelsummary.txt")

```

2. MLFlow 프로젝트

MLflow 프로젝트는 ML 코드 구조를 표준화하여 재현성과 이식성을 가능하게 합니다. 프로젝트에는 다음이 포함됩니다:

• 소스 코드: 학습 및 평가를 위한 Python 스크립트 또는 노트북
• 환경 명세: Conda, pip 또는 Docker를 사용하여 지정된 종속성

MLproject 파일 예시:

```

name: mymlproject

conda_env: conda.yaml

entry_points:

main:

parameters:

data_path: {type: str, default: "data.csv"}

epochs: {type: int, default: 10}

command: "python train.py --datapath {datapath} --epochs {epochs}"

```

3. MLFlow 모델

MLFlow 모델은 학습된 모델을 관리합니다. 모델을 배포할 준비를 합니다. 각 모델은 표준 형식으로 저장됩니다. 이 형식에는 모델과 메타데이터가 포함됩니다. 메타데이터에는 모델의 프레임워크, 버전 및 종속성이 있습니다. MLFlow는 다양한 플랫폼에서의 배포를 지원합니다. 여기에는 REST API, Docker 및 Kubernetes가 포함됩니다. 또한 AWS SageMaker와 같은 클라우드 서비스와도 함께 작동합니다.

예시:

```

import mlflow.sklearn

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

Train and save a model

model = RandomForestClassifier()

mlflow.sklearn.logmodel(model, "randomforest_model")

Load the model later for inference

loadedmodel = mlflow.sklearn.loadmodel("runs:/id>/randomforest_model")

```

4. MLFlow 모델 레지스트리

모델 레지스트리는 다음 라이프사이클 단계를 통해 모델을 추적합니다:

• 스테이징: 테스트 및 평가 중인 모델
• 프로덕션: 배포되어 실시간 트래픽을 처리하는 모델

모델 등록 예시:

```

from mlflow.tracking import MlflowClient

client = MlflowClient()

Register a new model

modeluri = "runs:/id>/randomforestmodel"