mlngi 0.1.0

MLNGI Python SDK - ML 실험 추적 및 모델 관리

MLNGI Python SDK

ML 실험 추적 및 모델 관리를 위한 Python SDK입니다.

설치

cd sdk
pip install -e .

빠른 시작

1. 환경 변수 설정

export MLNGI_TRACKING_URI=http://localhost:8000/api/v1
export MLNGI_API_KEY=mlngi_xxxxxxxx  # 또는 MLNGI_TOKEN

2. 실험 추적

import mlngi

# 서버 연결
mlngi.set_tracking_uri("http://localhost:8000/api/v1")

# 실험 설정 (없으면 자동 생성)
mlngi.set_experiment("image-classification")

# Run 실행
with mlngi.start_run(name="resnet50-v1"):
    # 파라미터 기록
    mlngi.log_param("learning_rate", 0.001)
    mlngi.log_param("batch_size", 32)
    mlngi.log_param("epochs", 100)

    # 또는 한 번에
    mlngi.log_params({
        "optimizer": "adam",
        "model": "resnet50",
    })

    # 학습 루프
    for epoch in range(100):
        loss = 1.0 / (epoch + 1)  # 예시
        accuracy = 1 - loss

        # 메트릭 기록
        mlngi.log_metric("loss", loss, step=epoch)
        mlngi.log_metric("accuracy", accuracy, step=epoch)

        # 또는 한 번에
        mlngi.log_metrics({"loss": loss, "accuracy": accuracy}, step=epoch)

    # 태그 설정
    mlngi.set_tag("model_type", "resnet50")
    mlngi.set_tags({"framework": "pytorch", "dataset": "imagenet"})

# with 블록을 빠져나오면 Run이 자동으로 완료됩니다.

3. 저수준 클라이언트 사용

from mlngi import MLNGIClient

client = MLNGIClient(
    "http://localhost:8000/api/v1",
    api_key="mlngi_xxxxxxxx"
)

# 프로젝트 목록
projects = client.list_projects()

# 모델 등록
model = client.create_model("my-model", project_id="...")
version = client.create_model_version(model["id"], run_id="...")
client.set_model_alias(model["id"], "champion", version["version"])

API 참조

고수준 API (mlngi.*)

함수	설명
set_tracking_uri(uri)	서버 URI 설정
set_experiment(name, project_id?)	실험 설정 (없으면 자동 생성)
start_run(name?, tags?)	Run 시작 (with 문 사용)
end_run()	활성 Run 종료
log_param(key, value)	파라미터 기록
log_params(params_dict)	여러 파라미터 한 번에 기록
log_metric(key, value, step?)	메트릭 기록
log_metrics(metrics_dict, step?)	여러 메트릭 한 번에 기록
set_tag(key, value)	태그 설정
set_tags(tags_dict)	여러 태그 설정
active_run()	현재 활성 Run 정보
get_run(run_id)	Run 정보 조회

저수준 API (MLNGIClient)

메서드	설명
list_projects()	프로젝트 목록
create_project(name, description)	프로젝트 생성
list_experiments(project_id)	실험 목록
create_experiment(project_id, name)	실험 생성
create_run(experiment_id, name, tags)	Run 생성
get_run(run_id)	Run 조회
stop_run(run_id)	Run 종료
log_metric(run_id, key, value, step)	메트릭 기록
log_param(run_id, key, value)	파라미터 기록
set_tags(run_id, tags)	태그 설정
create_model(name, project_id)	모델 등록
create_model_version(model_id, run_id)	모델 버전 생성
set_model_alias(model_id, alias, version)	모델 별칭 설정