기술 가이드

MLflow를 통한 머신러닝 실험 관리

taeridad19 2025. 6. 1. 17:51

MLflow를 통한 머신러닝 실험 관리

머신러닝 실험 관리의 필요성

머신러닝 프로젝트는 단순한 모델 개발에 그치지 않고 수많은 실험과 반복을 포함합니다. 모델의 성능을 높이기 위해 다양한 알고리즘, 하이퍼파라미터, 전처리 기법 등을 시도하며, 이 과정에서 어떤 설정이 가장 효과적인지 추적하고 비교하는 것이 매우 중요합니다.

하지만 현실에서는 실험 결과를 메모장이나 스프레드시트로 관리하거나, 코드에 주석을 남기는 수준에 그치곤 합니다. 이로 인해 모델 성능의 원인을 파악하기 어려워지고, 협업이나 재현성에도 큰 장애가 됩니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 도구가 바로 MLflow입니다.

MLflow란 무엇인가?

MLflow는 Databricks에서 개발한 오픈소스 머신러닝 실험 관리 플랫폼입니다. 모델 개발 전 과정을 체계적으로 관리하고 자동화할 수 있도록 구성된 도구로, 다양한 환경에서 유연하게 사용할 수 있습니다.

MLflow의 핵심 기능은 다음 네 가지로 요약할 수 있습니다:

  • Tracking: 실험 결과, 파라미터, 메트릭을 자동 저장
  • Projects: 표준화된 형식으로 프로젝트 구조 관리
  • Models: 다양한 포맷으로 모델 저장 및 배포
  • Registry: 모델 버전 관리 및 승인 프로세스 제공

MLflow는 Python, R, Java 등 다양한 언어를 지원하며, 로컬 환경뿐 아니라 클라우드, Docker, Kubernetes 환경에서도 사용할 수 있습니다.

MLflow Tracking: 실험 기록의 자동화

파라미터, 메트릭, 아티팩트 기록

MLflow Tracking은 머신러닝 실험에서 가장 자주 사용되는 기능입니다. 실험에서 사용한 하이퍼파라미터, 성능 지표, 출력 파일 등을 기록하여 웹 UI를 통해 한눈에 비교할 수 있게 해줍니다.

import mlflow
import mlflow.sklearn

with mlflow.start_run():
    model = train_model()  # 예시 모델 학습
    mlflow.log_param("alpha", 0.01)
    mlflow.log_metric("accuracy", 0.95)
    mlflow.sklearn.log_model(model, "model")

이렇게 기록된 실험은 MLflow UI에서 확인할 수 있으며, 필터링과 정렬 기능을 통해 수백 개의 실험도 효율적으로 비교할 수 있습니다.

실험 이름 및 태그 관리

실험은 이름으로 그룹화할 수 있으며, 실험에 태그를 추가하여 나중에 주제별로 쉽게 검색이 가능하게 합니다.

mlflow.set_experiment("Baseline Model Comparison")
mlflow.set_tag("project", "customer_segmentation")

MLflow Projects: 재현 가능한 실험 환경 제공

MLflow Projects는 머신러닝 프로젝트를 표준화된 포맷으로 구성할 수 있도록 해주는 기능입니다. conda 환경, Docker 이미지, 실행 스크립트 등을 하나의 프로젝트로 정의하면, 어떤 환경에서도 동일하게 실험을 재현할 수 있습니다.

프로젝트 구조는 다음과 같습니다:

project/
│
├── MLproject
├── conda.yaml
└── train.py

MLproject 파일에 환경과 실행 방식을 명시함으로써, 협업자가 해당 프로젝트를 로컬 또는 클라우드 환경에서 동일하게 실행할 수 있습니다.

MLflow Models: 모델 저장과 배포

MLflow Models는 학습된 모델을 다양한 포맷으로 저장하고 로드할 수 있도록 도와줍니다. scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost 등 주요 프레임워크를 지원하며, 모델을 표준 포맷으로 저장해 웹 API, CLI, 서버 환경 등에 쉽게 배포할 수 있습니다.

모델 저장 예시

mlflow.sklearn.log_model(model, "model")

저장된 모델 로딩

model = mlflow.sklearn.load_model("runs:/<run_id>/model")

MLflow는 MLmodel이라는 메타파일을 통해 모델의 구조와 타입을 정의하고, 나중에 재활용 및 배포가 쉽도록 구성되어 있습니다.

MLflow Model Registry: 모델의 라이프사이클 관리

대규모 프로젝트에서는 모델을 단순히 저장하는 것을 넘어서, 버전 관리 및 배포 상태를 체계적으로 관리할 필요가 있습니다. 이를 위해 MLflow는 Model Registry 기능을 제공합니다.

주요 기능

  • 모델 버전 관리
  • 모델 상태(등록됨, 승인됨, 배포됨, 폐기됨) 설정
  • 협업자 승인 및 코멘트 기능

Model Registry는 CI/CD 파이프라인과 연결하여 모델의 자동 배포나 승인된 모델만 운영에 반영하는 전략을 구현할 수 있게 합니다.

MLflow UI: 직관적인 웹 인터페이스

MLflow는 자체 웹 UI를 통해 실험을 시각적으로 탐색하고 비교할 수 있게 해줍니다. 각 실험의 파라미터, 메트릭, 모델 정보가 한눈에 정리되어 있어 성능 변화 원인을 쉽게 파악할 수 있습니다.

기본 명령어로 로컬에서 UI 실행이 가능합니다.

mlflow ui

기본 포트는 http://localhost:5000이며, 브라우저에서 바로 접근하여 실험 내역을 확인할 수 있습니다.

MLflow의 장점과 한계

장점

  • 재현성 확보: 프로젝트 표준화로 실험 재현이 쉬움
  • 협업 효율성 향상: 실험 내역을 명확히 공유 가능
  • 모델 추적 및 버전 관리: 실험별 모델 비교 및 관리에 유리
  • 플랫폼 독립성: 클라우드, 온프레미스 등 다양한 환경에서 사용 가능

한계

  • 설정 복잡성: 대규모 프로젝트에서는 설정 파일과 환경 관리가 복잡해질 수 있음
  • 커스터마이징 한계: 아주 복잡한 파이프라인이나 특수한 모델 포맷은 추가 작업 필요
  • 보안 및 인증 부족: 기본 설치에서는 보안 기능이 제한됨 (엔터프라이즈에서는 별도 구축 필요)

MLflow 도입 시 고려할 점

MLflow는 소규모 프로젝트부터 엔터프라이즈 환경까지 널리 적용될 수 있습니다. 하지만 조직 내에서는 다음 사항을 사전에 검토하는 것이 좋습니다.

  • Git, DVC, Kubeflow 등과의 연계 가능성
  • 팀 내 실험 공유 및 권한 설정 전략
  • CI/CD 자동화 파이프라인과 통합할 방법
  • 스토리지 (S3, Azure Blob 등)와의 연동

특히 MLops 관점에서 MLflow는 Kubeflow, Airflow, Jenkins와 함께 사용하는 경우 큰 시너지를 낼 수 있습니다.

결론: 실험 관리의 새로운 기준, MLflow

MLflow는 머신러닝 프로젝트에서 필수적인 실험 추적, 모델 저장, 버전 관리, 재현성 보장을 제공하는 강력한 도구입니다. 반복적인 실험과 성능 튜닝이 많은 머신러닝 특성상, MLflow의 도입은 생산성을 높이고 협업을 원활하게 하는 데 결정적인 역할을 합니다.

자동화된 실험 관리가 필요한 시대, MLflow는 선택이 아닌 필수입니다.