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MLflow로 모델 버전 관리
Day 5: 실전 프로젝트 — 불량 판별 검사 시스템
MLflow로 모델 버전 관리
비전 AI — 제조 외관검사 시스템 > Day 5: 실전 프로젝트 — 불량 판별 검사 시스템
학습 목표
MLflow로 비전 AI 실험을 추적할 수 있다 모델 버전을 관리하고 배포 준비를 할 수 있다 하이퍼파라미터와 메트릭을 체계적으로 기록할 수 있다
MLflow: 모델 실험 관리
여러 모델(ResNet, YOLO, EfficientNet)과 하이퍼파라미터를 실험하면 어떤 조합이 최적인지 추적이 어려워진다. MLflow가 이 문제를 해결한다.
[MLflow 핵심 기능]
1. Experiment Tracking: 실험 기록
→ 파라미터, 메트릭, 아티팩트 자동 저장
2. Model Registry: 모델 저장소
→ 모델 버전 관리 (v1, v2, ...)
3. Model Serving: 모델 배포
→ REST API로 모델 서빙에디터 로딩 중...
핵심 포인트
- • MLflow로 파라미터, 메트릭, 모델을 체계적으로 추적
- • mlflow ui로 웹 대시보드에서 실험 결과 비교 가능
- • 모델 레지스트리로 프로덕션 배포 버전 관리
- • MLflow 없이도 JSON 로컬 저장으로 실험 추적 가능
AI로 학습하기 — 꿀팁
✅MLflow 실험 추적 누락 점검AI 학습 팁
AI에게 비전 AI 모델 MLflow 추적 코드를 리뷰받아 하이퍼파라미터·아티팩트·모델 서명 등록 누락을 점검하세요.
이 제조 비전 AI 모델 MLflow 실험 추적 코드를 리뷰해줘. 하이퍼파라미터(lr·batch_size·augmentation 설정) 로깅 누락, 모델 아티팩트(best.pt·confusion_matrix.png) 저장 미등록, MLflow Model Registry에 모델 서명(입력 이미지 shape·출력 클래스 레이블) 미설정, run_id 기반 재현 불가능한 실험 관리 문제를 찾아줘.
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