MLOps 도입 가이드

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4장 모델개발

4.6

버전 관리 및 재현 가능성

모델 평가 및 비교에 대해 논할 때 버전 관리와 여러 버전의 재현 가능성

reproducibility

을 다룰 수밖

에 없다. 데이터 과학자가 모델의 여러가지 버전을 개발하고 테스트하고 이를 반복 수행

interating

하기 위해서는 모든 버전을 보유해야 한다.

버전 관리와 재현 가능성은 두 가지 요구사항을 해결한다.

●

실험단계에서,데이터과학자는여러가지결정사이에서오락가락할수밖에없고,여러가지조합을테스트

하여좋은결과가도출되지않으면되돌리는작업을반복한다.이는테스트상의다른‘분기’로돌아가는기능이

필요하다는의미다.예를들어,실험이막다른곳에몰리면이전상태로돌아가는것이다.

●

데이터과학자나다른관련자들(감리인,관리자등)은첫번째실험을하고난뒤수년동안모델배포까지포

함하는실험과관련된모든과정을재현해서감사팀에제공해야할수도있다.

버전 관리는 모든 것이 코드 기반으로 이루어진 경우 어느 정도 해결 가능하고, 소스 버전 관리

기술을 사용하면 된다. 현대적 데이터 처리 플랫폼에서는 보통 데이터 전환 파이프라인이나 모

델 설정 등에 대해서도 유사한 버전 관리 기능을 제공한다. 코드를 병합하는 것보다 여러 부분

을 병합하는 절차가 더 복잡하여 소스 버전 관리 기술로 해결하지 못할 것으로 보일 수도 있지

만, 단지 다른 분기로부터 설정을 복사하여 활용하는 정도라면 특정 실험으로 되돌아가기만 하

면 되므로 문제없다.

모델의 ...