학습 한 번은 MLflow Run 하나가 됩니다. 같은 실험 이름으로 여러 번 학습하면 Run 들이 한 실험 아래 모이므로, 조건을 바꿔 가며 돌린 결과를 나란히 놓고 고를 수 있습니다.

  1. 사이드바 실험을 엽니다. 프로젝트 → 실험① → Run 순서로 묶여 있고, Run 마다 상태와 대표 지표(예: mAP50)가 보입니다. 비교할 Run 을 체크하면 오른쪽 위 비교② 버튼에 개수가 붙습니다. 두 개 이상 고르고 누릅니다.
    실험: ① 실험 아래 Run 들, 체크해서 ② 비교
  2. Run 비교메트릭 탭에서 값을 나란히 봅니다. Run 사이에 값이 다른 칸은 강조되고, 차이만 보기로 다른 항목만 남길 수 있습니다. 파라미터 탭은 설정 차이, 그래프 탭은 곡선을 겹쳐 보여 줍니다.
    Run 비교: 메트릭 탭에서 두 Run 의 값을 나란히 봅니다
  3. 고른 Run 이름을 눌러 Run 상세로 들어가 모델 등록을 누릅니다. 모델 이름에 레지스트리 이름(예: helmet-detector)을 적고 등록. 같은 이름이 이미 있으면 다음 번호의 버전이 됩니다.
    Run 상세의 모델 등록: 모델 이름을 적으면 새 버전이 Staging 으로 들어갑니다

등록이 끝나면 "모델 등록 완료" 알림의 버전 보기로 새 버전 화면에 갈 수 있습니다. 등록된 버전은 곧바로 Staging 스테이지로 들어갑니다.

Run 상세에는 개요·메트릭·파라미터·태그·아티팩트 탭이 있고, 플랫폼 학습이 만든 Run 이면 학습 실행 보기로 학습 상세에 돌아갈 수 있습니다.

다음: 6. 승격 요청과 승인

2026-09-21 기준 플랫폼에 맞춰 작성했습니다.

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