새로운 모델 아키텍처나 학습 기법을 어떻게 코드 및 실험 파이프라인에 통합할 수 있을까요?

새로운 아키텍처나 학습 기법을 파이프라인에 통합할 때 가장 먼저 하는 건 기존 코드가 어디에 의존하는지를 파악하는 것입니다. 모델 클래스·데이터 로더·학습 루프가 얼마나 결합되어 있는지에 따라 통합 비용이 크게 달라지기 때문입니다. 학부 연구실에서 Transformer 기반 구조에 새로운 attention 변형을 실험하면서, 처음에는 기존 코드에 직접 조건문을 추가해 전환했는데 실험 조건이 늘어나면서 추적이 거의 불가능해지는 경험을 했습니다. 그 이후로는 모델을 별도 클래스로 분리하고, MLflow로 실험 파라미터와 결과를 자동 기록하는 방식으로 바꿨습니다. 이렇게 하면 같은 데이터·시드로 이전 실험을 그대로 재현할 수 있어서, 새 기법과 기존 베이스라인을 공정하게 비교하기가 훨씬 쉬워졌습니다. 통합 전에 단위 테스트로 출력 형상과 dtype이 기존과 동일한지 먼저 확인하는 것도 초반 버그를 줄이는 데 효과적이었습니다. 실험 자체보다 실험을 관리하는 구조를 먼저 잡는 게 반복 실험 속도를 높이는 데 훨씬 중요하다는 걸 그 과정에서 배웠습니다.