모델 버전 관리 (Model Version Control)

모델 버전 관리 (Model Version Control)

ML 모델의 학습 코드, 데이터셋, 하이퍼파라미터, 모델 가중치, 메타데이터를 체계적으로 추적하고 관리하여 재현성, 협업, 롤백을 가능하게 하는 프로세스

목적: 실험 재현성, 모델 추적, 협업, 롤백 가능, 감사 추적

특징: 코드+데이터+모델 통합 관리, 메타데이터 추적, 비교 분석, 자동화

버전 관리 대상

• •코드: 학습 스크립트, 전처리, 평가 코드 (Git)
• •데이터: 학습/검증/테스트 데이터셋, 버전 (DVC)
• •모델: 가중치, 아키텍처, 체크포인트
• •하이퍼파라미터: 학습률, 배치 크기, 에폭
• •환경: 라이브러리 버전, 의존성 (requirements.txt, conda)
• •메트릭: 성능 지표, 평가 결과

도구

• •MLflow: 실험 추적, 모델 레지스트리, 배포
• •Weights & Biases (W&B): 실험 추적, 시각화, 협업
• •DVC (Data Version Control): 데이터·모델 버전 관리, Git 연동
• •Neptune: 실험 관리, 메타데이터 추적
• •Kubeflow: Kubernetes 기반 ML 파이프라인, 버전 관리

Model Registry: 모델 저장소, 스테이지(Staging/Production), 승인 워크플로, 메타데이터

장점: 재현성 보장, 협업 효율, 롤백 가능, 감사 추적, 비교 분석

단점: 저장 공간, 학습 곡선, 프로세스 오버헤드, 도구 통합

적용사례: ML 팀 협업, 프로덕션 모델 관리, 규정 준수(금융/의료)

비교: MLflow(통합) vs W&B(시각화) vs DVC(데이터 중심) vs Git(코드만)

연관: MLOps, 실험 추적, Model Registry, 재현성, CI/CD