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MLflow
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📋 소개
MLflow는 머신러닝 실험 관리, 모델 배포, 레지스트리를 위한 오픈소스 MLOps 플랫폼입니다. 실험의 파라미터, 메트릭, 아티팩트를 자동으로 추적하여 재현 가능한 ML 워크플로우를 구축할 수 있습니다. 모델 레지스트리를 통해 모델 버전 관리와 스테이지 전환(개발→스테이징→프로덕션)을 체계적으로 수행합니다. Databricks가 주도하는 프로젝트로, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn 등 주요 ML 프레임워크와 호환됩니다.
✅ 장점
- •오픈소스로 무료 사용 가능하며 벤더 종속 없음
- •실험 추적·비교 기능으로 체계적 모델 개발 지원
- •모델 레지스트리로 버전 관리·배포 파이프라인 구축
- •주요 ML 프레임워크 모두와 호환
⚠️ 단점
- •대규모 팀에서는 Databricks 유료 버전 필요할 수 있음
- •UI 기능이 상용 MLOps 도구 대비 기본적
- •분산 학습 환경 설정이 복잡할 수 있음
💡 주요 활용 사례
ML 실험 파라미터·메트릭 자동 추적모델 버전 관리 및 스테이지 전환ML 모델 REST API 배포팀 단위 ML 실험 공유·비교A/B 테스트 모델 성능 비교
💰 가격
무료
🇰🇷 한국어
🌐 미지원 — 영어만 지원
🏷️ 카테고리
📈 데이터
