엠엘플로우
MLflow
실험 추적부터 모델 배포까지 관리하는 오픈소스 MLOps 표준
소개
활용 워크플로우
입력
엠엘플로우
출력
LLMOps 특화 경로
프롬프트 엔지니어링 반복 주기를 관리하고, AI 게이트웨이를 통해 다양한 LLM 공급자를 통합 관리하는 워크플로우
MLflow Recipes 자동화
구조화된 파이프라인 템플릿을 사용하여 데이터 준비부터 모델 학습까지의 과정을 표준화하고 자동화하는 경로
CI/CD 통합 배포
GitHub Actions 또는 Jenkins와 연동하여 레지스트리에 등록된 최적 모델을 SageMaker나 Kubernetes로 자동 배포
핵심 차별점: 전통적인 ML 모델부터 최신 AI 에이전트까지, 실험 추적부터 프로덕션 배포까지의 전 라이프사이클을 하나의 개방형 인터페이스로 통합 관리합니다.
주요 기능
- ML 실험 파라미터 및 메트릭 실시간 추적
- LLM 트레이싱 및 관측성 (MLflow Tracing)
- 중앙 집중식 모델 버전 관리 및 거버넌스
- AI 게이트웨이 및 모델 서빙 지원
- LLM-as-a-Judge 기반 자동 평가 도구
가격 정보
오픈 소스 플랫폼으로 누구나 무료로 다운로드하여 사용할 수 있습니다. 별도의 라이선스 비용은 없으나, Databricks나 AWS SageMaker와 같은 클라우드 환경에서 관리형 서비스로 이용할 경우 해당 플랫폼의 인프라 사용료가 발생합니다. 자체 호스팅 시에는 서버 및 데이터베이스 운영 비용만 부담하면 됩니다.
활용 사례
- 전통적 ML 모델의 하이퍼파라미터 튜닝 및 기록
- LLM 애플리케이션의 프롬프트 성능 평가 및 최적화
- 복잡한 AI 에이전트의 실행 단계별 디버깅
- 엔터프라이즈 환경의 중앙 집중식 모델 거버넌스 구축
대상 사용자
연동 서비스
태그
최근 소식
- 버전 업데이트MLflow 3.11.1 출시 — AI 관측성·거버넌스 대폭 강화
MLflow 3.11.1이 출시됐습니다. 에이전트 품질 이슈 자동 탐지(Detect Issues), AI Gateway 지출 통제, 인터랙티브 트레이스 그래프, 네이티브 OpenTelemetry GenAI 시맨틱 컨벤션, 안전한 pickle-free 직렬화를 도입했습니다.
근거: MLflow 릴리스: 'MLflow 3.11.1 ... significantly advances MLflow's AI Observability, security, and governance capabilities'
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