mlop: W&B를 대체할 수 있는 오픈소스 실험 추적 도구

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mlop: W&B를 대체할 수 있는 오픈소스 실험 추적 도구
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mlop 소개

기존의 상용 MLOps 도구인 Weights & Biases(W&B)나 Comet ML은 강력하지만, 비용 문제나 데이터 보안 이슈로 인해 자체 호스팅 솔루션을 찾는 팀들이 늘고 있습니다. 최근 GitHub에 공개된 mlop은 Rust 기반의 고성능 백엔드와 Python 클라이언트를 갖춘 완전한 오픈소스 실험 추적 도구로, 이러한 요구를 충족시킬 수 있는 매력적인 대안입니다. 특히, 실험 추적을 자체 인프라에서 운영하고자 하는 팀에게 적합할 것으로 보입니다.

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mlop은 머신러닝 실험 추적과 라이프사이클 관리를 위한 오픈소스 MLOps 프레임워크입니다. 자체 호스팅이 가능하며, 실험의 주요 메트릭부터 파라미터, 그래디언트 수준까지 추적할 수 있는 기능을 제공합니다. Rust로 구현된 백엔드와 Python 클라이언트로 구성되어 있어, 높은 성능과 안정성을 자랑합니다. 또한, ClickHouse와 S3 호환 스토리지를 활용하여 대규모 실험 데이터를 효율적으로 저장하고 분석할 수 있습니다.

mlop을 주요한 다른 도구들과 비교해보면 다음과 같습니다:

항목 mlop Weights & Biases (W&B) MLflow
라이선스 GPL-3.0 상용 (무료 요금제 존재) Apache 2.0
자체 호스팅 지원 O X (엔터프라이즈 요금제 필요) O
백엔드 언어 Rust Python Python
실험 추적 범위 파라미터, 메트릭, 그래디언트 등 파라미터, 메트릭 등 파라미터, 메트릭 등
UI 제공 여부 O O O
확장성 및 성능 고성능 (Rust 기반) 우수 우수

mlop은 특히 자체 호스팅과 고성능을 중시하는 팀에게 적합하며, W&B나 MLflow 대비 더 세밀한 추적이 가능합니다.

mlop의 주요 기능

  • 고성능 백엔드: Rust로 구현되어 빠른 처리 속도와 낮은 리소스 사용을 제공합니다.
  • 세밀한 실험 추적: 파라미터, 메트릭, 그래디언트 등 다양한 수준의 실험 데이터를 추적할 수 있습니다.
  • 자체 호스팅 지원: Docker 기반의 컨테이너 환경에서 쉽게 배포 및 운영이 가능합니다.
  • 확장 가능한 스토리지: ClickHouse와 S3 호환 스토리지를 통해 대규모 데이터 저장 및 분석이 가능합니다.
  • Python 클라이언트 제공: 기존 Python 기반의 ML 워크플로우에 쉽게 통합할 수 있습니다.

사용 방법

  1. 서버 구성: Docker를 활용하여 mlop 서버를 배포합니다.

    git clone --recurse-submodules https://github.com/mlop-ai/server.git
cd server
# 환경 변수 설정
cp .env.example .env
# Docker comtainer 실행
sudo docker-compose --env-file .env up --build

  2. 클라이언트 설치: Python 환경에서 mlop 클라이언트를 설치합니다.

    pip install mlop

  3. 실험 추적 시작: ML 코드에 mlop 클라이언트를 통합하여 실험을 추적합니다.

    import mlop

mlop.init(project="example_project")
mlop.log_param("learning_rate", 0.01)
mlop.log_metric("accuracy", 0.95)

mlop.end()

    자세한 설치 및 사용 방법은 mlop GitHub 리포지토리 및 공식 문서 사이트를 참고하시기 바랍니다.

라이선스

mlop 프로젝트는 GNU General Public License v3.0로 공개 및 배포되고 있습니다. 상업적 사용이 가능하나, 소스 코드 공개 의무가 있으므로 사용 시 라이선스 조건을 반드시 확인하시기 바랍니다.

:house: mlop 홈페이지

:github: mlop GitHub 저장소

:books: mlop 공식 문서 사이트



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