모델 등록과 버전 관리, MLflow로 간편하게

MLflow를 활용한 모델 등록 가이드

MLflow는 머신러닝 모델의 실험 추적, 모델 관리, 배포 자동화를 지원하는 강력한 도구입니다. 이번 블로그에서는 MLflow를 활용한 모델 등록 과정을 소개합니다.

1. MLflow 실험 기록

첫 번째 이미지에서는 MLflow의 실험(Experiment) 추적 화면이 보입니다.

• 실험 ID (Experiment ID): 767074504691893604
• 상태 (Status): ✅ Finished (완료)
• 모델 정보: RandomForestClassifier
• 태그 (Tags): estimator_class, estimator_name

MLflow에서는 학습한 모델의 실험 결과를 기록하고, 이후 모델을 등록하여 관리할 수 있습니다.

 

2. 모델 등록 과정

두 번째 이미지는 MLflow에서 모델을 등록하는 과정을 보여줍니다.

• "Register model" 버튼을 클릭하면 새로운 모델을 등록할 수 있는 창이 뜹니다.
• 모델 이름을 "hellomlflow"로 입력하고 등록 버튼을 클릭하면 모델이 저장됩니다.

 

3. 등록된 모델 확인

세 번째 이미지는 등록된 모델을 확인하는 화면입니다.

• "Models" 탭에서 등록된 모델을 확인할 수 있습니다.
• "hellomlflow" 모델이 Version 1로 등록된 것을 확인할 수 있습니다.

MLflow의 모델 관리 기능을 활용하면 모델의 여러 버전을 등록하고, 필요에 따라 이전 버전으로 롤백하거나 비교할 수 있습니다.

 

4. MLflow 모델 버전 관리 활용법

이 이미지는 MLflow 모델 레지스트리(Registry)에서 모델의 여러 버전을 관리하는 화면입니다. 여기서는 각 버전에 별칭(Alias)을 지정하여 모델을 구분하는 방식이 사용되었습니다.

별칭(Alias) 활용

• Version 2 → @staging
  • 현재 운영 전 단계(Staging)에서 테스트 중인 모델
  • 실제 배포(Production) 전 최종 검토 단계에 있을 가능성이 큼
• Version 1 → @archived
  • 이전 버전으로, 더 이상 사용되지 않는 모델
  • 모델 개선 후 과거 버전으로 보관됨

MLflow의 별칭 기능을 활용하면, 특정 버전을 "staging" 또는 "production"과 같은 태그로 쉽게 관리할 수 있습니다.

• ✅ 새로운 모델을 등록하면 자동으로 버전이 증가 (Version 1 → Version 2 → ...)
• ✅ 운영 단계에 따라 별칭(Alias)으로 구분 (@staging, @production, @archived 등)
• ✅ 새로운 모델을 "staging"에서 검증한 후 "production"으로 전환
• ✅ 과거 모델은 "archived"로 보관하여 필요 시 롤백 가능

5. 정리 및 활용

MLflow를 활용하면 머신러닝 모델을 보다 체계적으로 관리할 수 있습니다.

• 실험을 기록하고 모델 성능을 추적할 수 있음
• 모델을 등록하고 버전별로 관리할 수 있음
• 이후 모델 배포와 서비스 연동까지 가능

MLflow를 활용하면 모델 운영이 훨씬 효율적이므로, 프로젝트에서 적극 활용해 보세요! 🚀