회사에서 AI 프로젝트를 하다 보면 항상 비슷한 문제가 생긴다.모델을 여러 번 학습하다 보면 어떤 파라미터로 학습했는지, 정확도가 얼마였는지, 어떤 모델이 제일 좋았는지 기억이 안 난다.처음에는 그냥 노트에 적거나 파일 이름에 버전을 붙여서 관리한다.model_v1model_v2model_finalmodel_final_realmodel_final_real2그리고 어느 순간 깨닫는다.이건 사람이 관리할 수 있는 문제가 아니다.그래서 보통 MLflow 같은 실험 관리 도구를 쓴다.MLflow는 쉽게 말하면 실험 기록 저장, 파라미터/메트릭 기록, 모델 버전 관리를 해준다.문제는 여기서 끝이 아니다.MLflow를 로컬에서 한 번 띄워보는 것과실제로 서버로 운영하는 것은 완전히 다른 이야기다.그래서 이번 시리즈..