기업을 위한 SageMaker와 Comet 기반 머신러닝 실험 자동화 가이드

기업을 위한 Amazon SageMaker AI와 Comet을 활용한 빠른 머신러닝 실험 자동화 및 활용 가이드

기업 환경에서 머신러닝 모델 구축이 본격적인 서비스 단계로 전환되면서, 실험 관리, 모델 이력 추적, 재현 가능성 확보가 매우 중요한 과제가 되고 있습니다. 특히 하이퍼파라미터 조정, 모델 아키텍처 다양화, 데이터셋 버전 변경 등으로 인해 방대한 메타데이터가 생성되고, 이를 체계적으로 추적하는 것은 규제 대응 및 운영 효율성을 위해 필수입니다.

이에 AWS의 Amazon SageMaker AI와 Comet을 통합 활용하면 머신러닝 실험의 전체 수명 주기를 자동화하면서 강력한 실험 관리, 추적, 비교, 시각화, 배포 가이드를 제공합니다. 특히 SageMaker는 인프라를 제공하고, Comet은 실험 관리 솔루션 역할을 하여 기획부터 운영까지 전 과정이 효율적으로 구성됩니다.

SageMaker AI와 Comet의 통합 구조도는 다음과 같습니다.

관리자(Admin) 활용 단계

관리자는 사기 탐지 등 특정 목적의 모델 개발을 요청받아 SageMaker 환경을 구성하고 Comet 앱을 설정합니다. 주요 절차는 다음과 같습니다.

1. SageMaker 콘솔에서 Partner AI Apps 메뉴에서 Comet 앱 세부 정보를 조회한 후 구독 시작
2. AWS Marketplace에서 인스턴스 크기 및 계약 기간(1~36개월)을 설정
3. 계약 후 Comet 서버를 구성하여 학습 리더에게 관리자 권한 부여
4. 프리사인(pre-signed) URL을 통해 도메인을 생성하고 활용 팀에게 Comet UI 접근 권한 부여

Comet 서버가 완전히 배포되면 각 데이터 사이언스 팀은 독립된 환경에서 실험 관리를 시작할 수 있습니다.

사용자(User) 실험 단계

실제 이용자는 JupyterLab 기반 SageMaker Studio IDE에 접속 후 Comet을 활용한 모델 학습과 검증을 진행합니다. 주요 순서는 다음과 같습니다.

1. 프리사인 URL을 통해 SageMaker 도메인 접속 및 JupyterLab Space 생성
2. SageMaker에서 제공하는 Jupyter 노트북 환경에서 데이터 전처리, 학습, 평가 진행
3. comet_ml 라이브러리 설치 및 API 키 설정 후 데이터셋, 모델, 실험 정보를 자동 로깅

Comet의 실험 추적 자동화 기능은 다음과 같은 로그 정보를 포함합니다:

• 데이터 버전과 전처리 단계(log_artifact로 추적)
• 모델 학습 하이퍼파라미터, 성능 평가(AUC, ROC, confusion matrix 등)
• 모델 아티팩트 저장 및 배포 모니터링

특히 불균형 데이터셋을 다루는 본 시나리오에서는 테스트 정확도 외에도 재현성 있는 실험 실행과 반복 가능한 세션 비교가 필수입니다. 아래는 실제 사용된 fraud-detection 데이터 전처리 및 학습 코드의 일부입니다.

활용 예시: 신용카드 사기 탐지 모델 실험 구성

데이터셋: Kaggle의 Credit Card Fraud Dataset
전처리: 중복 제거, StandardScaler 정규화, 분할, Py script로 SageMaker Processing Job 실행
모델: XGBoost 활용, 여러 하이퍼파라미터로 실험 반복
성과 평가: ROC Curve, Confusion Matrix, AUC 등 로그 및 시각화
비교 분석: Comet 대시보드에서 실험별 성능 비교

이 전체 과정은 다음과 같이 구조화된 utility 함수를 통해 호출되며, 자동화된 실험 설정과 결과 분석이 가능합니다.

• train(): 모델 학습
• log_training_job(): 학습 정보 및 메타데이터 기록
• log_model_to_comet(): 학습된 모델 저장 및 실험과 연결
• deploy_and_evaluate_model(): 모델 배포 및 평가 메트릭 기록

실험 실행 후, Comet UI에서 실험 간 비교 및 하이퍼파라미터 튜닝 결과를 시각적으로 확인할 수 있습니다.

통합 활용의 장점 요약

1. 자동화 및 통합: SageMaker가 인프라, 배포 자동화를 담당하고, Comet은 실험 비교, 복제, 시각화를 제공하여 전사적 협업을 완성
2. 기업 수준 협업 기반: 구성원 간 실험 공유 및 재현이 가능하며, 규제 대응을 위한 아티팩트 추적 용이
3. 전 주기 커버리지: 실험, 학습, 모델 등록, 배포, 운영 모니터링까지 모든 단계 지원

결론

SageMaker AI와 Comet의 통합은 머신러닝 실험을 자동화하고 추적 가능하게 하여 기업 고객의 규제 대응, 협업, 빠른 모델 테스트와 개선에 매우 효과적인 도구입니다. 현재 AI 개발 조직이라면 즉시 도입할 수 있는 구성 가이드와 사례로 추천드립니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/rapid-ml-experimentation-for-enterprises-with-amazon-sagemaker-ai-and-comet/