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더 나은 엔지니어가 되기 위해/라이브러리 리뷰

MLflow - Tracking Server

이번에는 MLflow 의 Tracking Server에 대해 알아본다.


사전 준비

다음이 사전에 준비 되어 있어야 한다.

# 파이썬 버전 확인
$ python --version
Python 3.8.7

# mlflow 설치 & 버전 확인
$ pip install mlflow
$ mlflow --version
mlflow, version 1.16.0

# 예제 파일을 위한 mlflow repo clone
$ git clone https://github.com/mlflow/mlflow.git
$ cd mlflow/examples

 


Tracking Server

Tracking 이란?

이전의 글들을 통해 우리는 MLflow가 머신러닝 프로젝트에서 일종의 "기록" 역할을 하는 것임을 알았다.
여기서 머신러닝의 과정과 결과를 곳곳에서 기록한다는 의미로 "Tracking" 이라는 표현을 사용한다.

Tracking은 실험(Experiment)의 각 실행(Run)에서 일어나고, 구체적으로는 다음 내용들을 기록한다.

  • 코드 버전
    • MLflow 프로젝트에서 실행 된 경우, 실행에 사용 된 Git 커밋 해시
  • 시작 및 종료 시간
    • 실행 시작 및 종료 시간
  • 소스
  • 매개 변수
  • 메트릭
    • 값이 숫자 인 키-값 측정 항목
    • 각 측정 항목은 실행(run) 과정에서 업데이트 될 수 있으며 (예 : 모델의 손실 함수가 수렴되는 방식을 추적하기 위해) MLflow가 측정 항목의 전체 기록을 기록하고 시각화 할 수 있다.
  • 아티팩트
    • 모든 형식의 출력 파일.
    • 예를 들면
      • 이미지 (예 : PNG),
      • 모델 (예. picklize한 scikit-learn 모델)
      • 데이터 파일 (예 : Parquet 파일) 등

 

기록을 어디에 어떻게 저장하는가?

위에서 기록한 내용들은 실제로 어떻게 저장할까?
앞의 글들에서 보았듯이 ./mlruns 에 저장된다.

MLflow 는 별도의 설정 값을 주지 않으면 기본적으로 로컬 경로인 ./mlruns 에 이 기록물들을 저장한다.
기록물은 크게 2가지로 나뉜다.

  • Artifacts
    • 파일, 모델, 이미지 등이 여기에 포함된다.
    • 위에서 artifacts 라고 보면 된다.
  • MLflow 엔티티
    • 실행, 매개 변수, 메트릭, 태그, 메모, 메타 데이터 등이 여기에 포함된다.
    • 위에서 artifacts 를 제외한 나머지 (meta.yaml, metrics, params, tags) 라고 보면 된다.

위 기록물의 구체적인 내용을 잘 모른다면, 이전 글을 통해 확인해보자.

기본적으로 ./mlruns 이라는 로컬 경로에 이 두 가지를 동시에 저장하고 있다. 하지만 별도의 설정을 통해 이 둘을 별도로 저장할 수 있다. 그리고 이 저장을 위해 Tracking 서버가 필요하다.

 

Tracking Server

MLflow 는 Tracking 역할을 위한 별도의 서버를 제공한다. 이를 Tracking Server라고 부른다.
이전에는 mlflow.log_params, mlflow.log_metrics 등을 통해서 ./mlruns 에 바로 기록물을 저장했다면, 이제는 이 백엔드 서버를 통해서 저장하게 된다.

간단하게 바로 실습해보자.
다음 명령어로 Tracking Server를 띄운다.

# 먼저 별도의 디렉토리를 만들고 들어가자.
$ mkdir tracking-server
$ cd tracking-server

# 이후 Tracking Server를 띄우자.
$ mlflow server \
--backend-store-uri sqlite:///mlflow.db \
--default-artifact-root $(pwd)/artifacts

로그가 쭈욱 나오고, localhost:5000 에 서버가 떠있는 것을 알 수 있다.
--backend-store-uri, --default-artifact-root 라는 개념이 나오는데, 일단은 넘어가고 계속 실습을 진행해보자.

이제 MLflow 프로젝트를 실행시켜볼건데 그 전에 프로젝트가 이 백엔드 서버와 통신할 수 있게 설정해준다.

$ export MLFLOW_TRACKING_URI="http://localhost:5000"

이제 다시 mlflow/examples 경로로 가서 MLflow 프로젝트 예제인 sklearn_logistic_regression 를 다음처럼 실행시켜보자.

$ mlflow run sklearn_logistic_regression --no-conda

잘 실행되었다.
이제 tracking-server 디렉토리로 다시 가서 실행 결과물을 확인해보자.

artifacts/mlflow.db 파일이 생긴 것을 볼 수 있다.
그리고 이러한 결과물을 트래킹 서버(localhost:5000)의 웹 페이지를 통해서도 확인할 수 있다.

위 실행(Run)을 클릭해서 들어가면 Tracking한 내용을 다음처럼 확인할 수 있다.


정리

  • 우리는 방금 MLflow 프로젝트를 실행시킬 때 localhost:5000 에 떠있는 Tracking Server를 사용했고,
  • Tracking Server 는 프로젝스 실행의 결과물들을 artifacts/mlflow.db 에 저장했다.
    • Tracking Server를 사용하지 않았을 때는 ./mlruns 에 기록했었다.
    • Tracking Server를 사용하면 별도의 저장소에 기록한다
  • Tracking Server 가 사용하는 별도의 저장소는 두 가지 파라미터로 지정할 수 있다.
    • --backend-store-uri
      • Mlflow 엔티티가 기록되는 저장소다.
      • 파일 저장소 혹은 DB를 사용할 수 있으며 SQLAlchemy DB URI 형태로 넘겨주면 된다.
        • <dialect>+<driver>://<username>:<password>@<host>:<port>/<database>
      • 우리는 위에서 sqlite 를 사용하였다.
    • --default-artifact-root
      • Artifacts가 기록되는 저장소다.
      • 파일 시스템, 스토리지 등을 사용할 수 있다.
        • AWS S3나 GCS같은 등 외부 스토리지도 사용할 수 있다. 여기를 참고.
      • 우리는 위에서 파일 시스템을 사용하였다.

Tracking Server는 Server라는 이름에 맞게 어딘가에 항상 띄워두고 사용하면 될듯 싶다.
MLflow project 를 작성하는 실험자는 이 Tracking Server와 통신하도록 세팅해두고 Logging 하면 될듯하고.
이렇게 되면 실험에 대한 모든 기록은 Tracking Server의 웹 대시보드에서 한 눈에 볼 수 있게 된다.


참고

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