실험 추적

실험 추적(experiment tracking)은 머신 러닝 실험의 하이퍼파라미터, 메트릭, 아티팩트(모델 파일·그래프 등)를 기록하고 비교하는 실무이다. MLOps에서 모델 개발의 재현성과 비교 가능성을 확보하는 기초 단계이다.

역할

실험마다 설정·결과·실행 환경을 기록하면 어떤 설정이 어떤 성능을 냈는지 체계적으로 비교할 수 있고, 과거 실험을 재현할 수 있다. 대규모 모델 개발에서는 실험 수가 많아지므로 자동 기록과 대시보드 비교가 중요하다.

대표적인 도구로는 MLflow Tracking, Weights & Biases(W&B) 등이 있다.