MLOps 툴 비교 (Weights&Biases, ClearML, Delta Lake, MLflow)

MLOps에 사용되는 툴을 비교했다.

다만 직접 써본건 아니고, 잠깐의 서치로 찾은 정보라서 정확하지 않을 수도 있다.

---

1. W&B (WanDB, Weights&Biases)

WanDB

WanDB Example

장점

• 외부 서버 사용
• 모델 성능 시각화 가능
• 협업에 효율적

단점

• 유료 서비스
• 데이터셋보다 모델에 초점이 맞춰짐

---

2. ClearML

ClearML

ClearML Example

장점

• 무료 서비스 사용 가능 (Plan 별 제공하는 서비스 상이)
• 참고 자료 많음

단점

• 서버 관리 필요

---

3. Delta Lake

Delta Lake

Delta Lake Architecture

장점

• 무료 서비스?

단점

• 제공하는 기능의 정확한 범위 판단 어려움
• Orchestration에 집중되어 보임
• 파이프라이닝 구조가 어려움
• 이미지 데이터셋은 적합 X?

---

4. MLflow

MLflow

MLflow Example

장점

• 무료 서비스
• 참고 자료 많음

단점

• 서버 관리 필요

---

나는 이미지쪽 AI를 다루고 있고, MLflow를 선택했다. ClearML도 좋아보이는데, 일단 써본게 MLflow라서 이걸 썼다.