MLflow로 실험 재현성 확보 + 요약본 구조화
실험과 업무 이력을 문서화할 때 가장 중요하게 본 것은 재현성입니다. 코드와 결과만 남기면 실험 배경 전체를 복원하기 어려웠습니다. 머신러닝 프로젝트에서 실험 관리를 MLflow로 해봤는데, 파라미터·메트릭·아티팩트를 자동으로 기록하는 것만으로도 실험 재현에 드는 시간이 크게 줄었습니다. 받는 사람 입장에서는 기술 용어를 모르는 팀원도 볼 수 있도록 핵심 결론과 판단 근거를 요약본 앞에 두는 방식을 씁니다. 추적성 면에서는 어떤 실험이 어떤 배포로 이어졌는지 연결 고리를 남기는 것이 나중에 디버깅할 때 도움이 됐습니다. 한계는 문서화에 쓰는 시간이 실험 자체보다 길어지는 순간이 오는데, 어느 수준에서 멈출지는 아직 기준을 잡는 중입니다.