실험
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MLflow 실험(Experiment)은 머신러닝 모델 학습 과정에서 하이퍼파라미터, 메트릭, 아티팩트를 체계적으로 기록하는 단위입니다. GenD를 통해 실험 목록과 상세 정보를 조회할 수 있습니다.
주요 기능
- 실험 목록 조회: MLflow에 등록된 모든 실험 목록을 조회합니다
- 실험 상세 조회: 실험에 속한 run 목록, 파라미터, 메트릭을 확인합니다
- run 비교: 동일 실험 내 여러 run의 성능 메트릭을 비교합니다
실험 구조
Experiment (실험)
├── Run 1
│ ├── Parameters: learning_rate=0.01, epochs=100
│ ├── Metrics: accuracy=0.95, loss=0.12
│ └── Artifacts: model.pkl, confusion_matrix.png
├── Run 2
└── Run N
사용 방법
- ML 허브 → 실험 스테이지에서 실험 목록을 확인합니다
- 실험을 클릭하여 해당 실험의 run 목록을 조회합니다
- 각 run의 파라미터와 메트릭을 비교하여 최적 모델을 선택합니다
- 선택한 모델을 Model Registry에 등록합니다
API 엔드포인트
| Method | Path | Description |
|---|---|---|
| GET | /api/v1/models/experiments | 실험 목록 조회 |
| GET | /api/v1/models/experiments/{experiment_id} | 실험 상세 조회 (run 포함) |
관련 문서
외부 학습 서버 연결·개인 트래킹 키·시스템 메트릭·그룹핑은 실험 추적 가이드를 참조하세요.