<rss xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title>Experiment Tracking - 태그 - lee's blog</title><link>http://ken-0913.github.io/myblog/tags/experiment-tracking/</link><description>Experiment Tracking - 태그 - lee's blog</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>ko-kr</language><managingEditor>hyeonjae0913@gmail.com (ken-0913)</managingEditor><webMaster>hyeonjae0913@gmail.com (ken-0913)</webMaster><lastBuildDate>Sun, 25 Oct 2026 20:00:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="http://ken-0913.github.io/myblog/tags/experiment-tracking/" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>MLPE 스터디 2주차 - Ch4.1 홈랩 MLflow로 실험 추적과 모델 레지스트리 실습하기</title><link>http://ken-0913.github.io/myblog/posts/mlpe/mlpe-04-1-mlflow-practice/</link><pubDate>Sun, 25 Oct 2026 20:00:00 +0900</pubDate><author><name>ken-0913</name></author><guid>http://ken-0913.github.io/myblog/posts/mlpe/mlpe-04-1-mlflow-practice/</guid><description><![CDATA[<div class="featured-image">
                <img src="images/banners/mlpe-04-1-mlflow-practice-e05eb6c0.png" referrerpolicy="no-referrer">
            </div><p>책 4.1절(실험 추적과 모델 레지스트리) 노트북을 홈랩 MLflow에서 돌린 기록이다. 실습 환경(MLflow, Postgres, RustFS, JupyterLab)을 Kubernetes에 올린 과정은 <a href="../mlpe-04-mlflow-install/" rel="">앞 글</a>에 있다.</p>
<p>책은 로컬 <code>mlflow ui</code>와 Kubeflow에 딸린 MinIO를 쓰지만 여기서는 Kubernetes 위의 MLflow, Postgres, RustFS를 썼다. RustFS는 홈랩에서 이미 쓰고 있어서 골랐고 다른 이유는 없다.</p>
<h2 id="1-한눈에-보기" class="headerLink">
    <a href="#1-%ed%95%9c%eb%88%88%ec%97%90-%eb%b3%b4%ea%b8%b0" class="header-mark"></a>1. 한눈에 보기</h2><p>아래는 이번 절에서 실습할 파이프라인이다. 초록 칸은 Jupyter 노트북 셀로 직접 실행한 단계이고, 주황 칸은 노트북이 만든 결과를 MLflow에 기록하고 등록한 곳이다.</p>
<p><a class="lightgallery" href="/myblog/posts/mlpe/mlpe-04-1-mlflow-practice/pipeline-6-1-overview.svg" title="MLOps 파이프라인에서 데이터 수집·준비, 모델 학습, 모델 평가·검증을 Jupyter 노트북 셀로 직접 실행하고, 결과를 MLflow 실험 추적에 기록하고 1등 모델을 모델 레지스트리에 등록한 이 글의 전체 범위. 점선 오케스트레이션 자리의 자동화는 5장 Kubeflow Pipelines 몫이다" data-thumbnail="/myblog/posts/mlpe/mlpe-04-1-mlflow-practice/pipeline-6-1-overview.svg"><img class="tw:inline" loading="lazy" src='/myblog/posts/mlpe/mlpe-04-1-mlflow-practice/pipeline-6-1-overview.svg'   alt="MLOps 파이프라인에서 데이터 수집·준비, 모델 학습, 모델 평가·검증을 Jupyter 노트북 셀로 직접 실행하고, 결과를 MLflow 실험 추적에 기록하고 1등 모델을 모델 레지스트리에 등록한 이 글의 전체 범위. 점선 오케스트레이션 자리의 자동화는 5장 Kubeflow Pipelines 몫이다"  ></a></p>]]></description></item></channel></rss>