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# MLflow

> 오픈소스 ML 플랫폼 MLflow를 활용한 실험 추적, 모델 관리, GenAI 트레이싱을 학습합니다.

## 학습 목표

* MLflow의 핵심 컴포넌트(Tracking, Models, Registry) 이해
* 실험(Experiment)과 런(Run) 관리
* 모델 로깅, 등록, 버전 관리
* GenAI 앱에 대한 트레이싱(Tracing) 설정

## 문서 목록

| 순서 | 문서                               | 내용                                                    |
| -- | -------------------------------- | ----------------------------------------------------- |
| 1  | [MLflow란?](what-is-mlflow)       | 개념, 구성 요소, Databricks 통합을 설명합니다                       |
| 2  | [실험 추적](experiment-tracking)     | 파라미터, 메트릭, 아티팩트 로깅과 Autolog을 다룹니다                     |
| 3  | [모델 레지스트리](model-registry)       | Unity Catalog 기반 모델 등록, 버전 관리, Alias를 안내합니다           |
| 4  | [MLflow Tracing](mlflow-tracing) | GenAI 앱의 호출 흐름 추적, 자동/수동 트레이싱을 설명합니다                  |
| 5  | [모델 평가](mlflow-evaluation)       | Scorer, 자동 평가, Correctness/Safety/Guidelines 평가를 다룹니다 |

## 참고 문서

* [Databricks: MLflow](https://docs.databricks.com/aws/en/mlflow/)
* [MLflow Docs](https://mlflow.org/docs/latest/)