MLOps - 3

이번에는 MLOps에서 'Weights and Biases'에 대해서 정리를 해보겠다.

 

실험관리 문제에 대해서 이해를 해야하는데, 이 부분은 나도 공감을 많이 했다. 어떤 모델을 학습시켜서 Test를 하고 그에 따른 결과를 볼 때, 딱 1가지만 학습을 해보진 않는다. 여러 하이퍼파라미터를 가지고 이것 저것 시도를 해본 후, 가장 성능이 좋은 모델을 찾는다. 하이퍼파라미터 뿐만 아니라, 여러 데이터 셋으로 시도를 해볼 수 도 있기 때문에, 아무리 로그를 저장해두더라도 헷갈리기 마련이다.

 

그래서 'Weights and Biases'를 사용하는 것이다.

출처 : https://wandb.ai/site/experiment-tracking

출처 : https://wandb.ai/site/experiment-tracking

위의 2개의 사진을 보면 어떤 느낌인지 확 올 것이라고 생각한다. 

1번째 사진의 경우, 학습한 모델을 시각화로 나타낼 수 도 있고

2번째 사진의 경우, 언제, 어떤 하이퍼파라미터를 사용했으며, 결과 등등 깔끔하게 나타낼 수 있는 것을 확인 할 수 있다.

 

이 다음으로 강의에서 진행을 한 것은 실습이었다.

Fashion mnist를 바탕으로 Weights and Biases로 나타내보는 것이었다. 이 부분은 제공해주신 코드를 오픈해도 되는지 모르겠어서 패스하겠다.

 

확실히, 어떤 실험에 대해서 결과를 한눈에 보기 쉽고, 찾기 쉽게 정리할 수 있었다. 또한, 누군가(+교수님)에게 보여줘야할 때도 깔끔해서 좋다.