머신 러닝 모델 실험

히스토리 GitLab 15.11에서 도입 되었습니다. GitLab 17.8에서 일반 공개 되었습니다. 머신 러닝 모델을 생성할 때 모델 성능을 개선하기 위해 다양한 매개변수, 구성 및 특징 엔지니어링을 실험하게 됩니다. 나중에 실험을 재현하려면 메타데이터와 아티팩트를 효과적으로 추적해야 합니다. GitLab 모델 실험을 사용하여 매개변수, 메트릭 및 아티팩트를 GitLab에 직접 추적하고 기록합니다. 실험이란? # 프로젝트에서 실험은 비교 가능한 모델 실행의 컬렉션입니다. 실험은 장기적(예: 사용 사례를 나타낼 때)이거나 단기적(머지 리퀘스트에 의해 트리거된 하이퍼파라미터 튜닝 결과)일 수 있지만, 일반적으로 동일한 메트릭으로 측정되는 유사한 매개변수 집합을 가진 모델 실행을 보유합니다. 모델 실행 # 모델 실행은 머신 러닝 모델 훈련의 변형으로, 최종적으로 모델 버전으로 승격될 수 있습니다. 데이터 과학자의 목표는 주어진 메트릭으로 나타나는 최상의 모델 성능을 이끄는 매개변수 값을