• 모델 레지스트리에 액세스
• 모델, 모델 버전 및 모델 후보 탐색
• 머신러닝 모델 및 모델 버전 생성
• 파일 업로드, 메트릭 로깅, 모델 버전에 매개변수 기록
• 모델 버전을 CI/CD 작업에 링크
• 모델 버전 및 시맨틱 버전
• 관련 주제

모델 레지스트리

• GitLab 16.8에서 Experiment 릴리스로 소개되었습니다. 기본적으로 비활성화된 model_registry라는 플래그로 제공됩니다. 기능을 활성화하려면 관리자가 model_registry라는 기능 플래그를 활성화할 수 있습니다.

모델 레지스트리를 사용하면 데이터 과학자 및 개발자가 머신러닝 모델뿐만 아니라 생성과 관련된 모든 메타데이터를 관리할 수 있습니다. 이는 매개변수, 성능 메트릭, 아티팩트, 로그 등을 포함합니다. 현재 지원되는 기능의 전체 목록은 에픽 9423을 참조하세요.

모델 레지스트리에 액세스

모델 레지스트리의 가시성 레벨을 공개, 비공개 또는 비활성화로 설정하려면:

1. 왼쪽 사이드바에서 검색 또는 이동을 선택하고 그룹을 찾습니다.
2. 설정 > 일반을 선택합니다.
3. 가시성, 프로젝트 기능, 권한을 확장합니다.
4. 모델 레지스트리 아래에서 토글을 활성화하고 액세스 권한을 선택합니다. 사용자는 적어도 기자 역할을 가져야 하며 모델과 모델 버전을 수정하거나 삭제할 수 있습니다.

모델, 모델 버전 및 모델 후보 탐색

모델 레지스트리에 액세스하려면 왼쪽 사이드바에서 배포 > 모델 레지스트리를 선택하세요.

머신러닝 모델 및 모델 버전 생성

모델과 모델 버전은 MLflow 클라이언트 호환성을 사용하여 생성할 수 있습니다. 모델 및 모델 버전을 생성하고 관리하는 방법에 대한 자세한 내용은 MLflow 클라이언트 호환성을 참조하세요. 또한, 모델 생성을 선택하여 GitLab에서 직접 모델을 만들 수도 있습니다.

파일 업로드, 메트릭 로깅, 모델 버전에 매개변수 기록

파일은 모델 버전에 업로드될 수 있으며 이를 위해 패키지 레지스트리를 사용할 수 있으며, 모델 버전은 <model_name>/<model_version>이라는 이름의 패키지와 연관됩니다. MLflow 클라이언트 호환성을 사용하여 모델 버전에 메트릭 및 매개변수를 기록할 수 있습니다. 세부 정보를 확인하세요.

모델 버전을 CI/CD 작업에 링크

GitLab CI/CD 작업을 통해 모델 버전을 생성할 때 해당 작업에 모델 버전을 링크하여 작업의 로그, 머지 요청 및 파이프라인에 쉽게 액세스할 수 있습니다. 이는 MLflow 클라이언트 호환성을 통해 수행할 수 있습니다. 세부 정보를 확인하세요.

모델 버전 및 시맨틱 버전

GitLab의 모델 버전은 시맨틱 버전 규격을 따라야 합니다. 시맨틱 버전을 사용하면 새로운 버전이 애플리케이션의 변경 없이 배포될 수 있는지를 알려주어 모델 배포를 용이하게 합니다.

• 주요 구성 요소의 변경은 모델에서 중단 변경이 있음을 나타내며, 모델을 사용하는 애플리케이션이 이 새 버전을 올바르게 사용하려면 업데이트해야 합니다. 새 알고리즘 추가나 필수 특징 열 추가는 주요 변경의 예시입니다.

• 마이너 구성 요소의 변경은 비중요한 변경을 의미하며, 소비자는 새 버전을 사용하면서 깨지지 않을 것이라고 알 수 있지만, 새 기능을 사용하려면 업데이트해야 할 수도 있습니다. 비필수 특징 열을 추가하는 것은 마이너 변경의 예시입니다.

• 패치 구성 요소의 변경은 새로운 버전이 애플리케이션에서 어떤 조치도 필요로 하지 않음을 의미합니다. 모델 버전의 기능 집합이나 애플리케이션이 모델 버전을 소비하는 방식이 변경되지 않는 경우입니다. 새로운 패치에 자동으로 업데이트하는 것은 안전한 업데이트입니다.

관련 주제

• 에픽 9423에서 개발 세부 정보, 피드백 및 기능 요청 확인.