퀴즈: 무엇을 적어야 다시 세울 수 있나

문항 6개. 정답과 해설은 풀어 본 뒤에 보여 드립니다.

1. MLflow 문서가 말하는 '실행(run)' 하나가 기록하는 것은 무엇인가?

   1. 모델 파일 하나와 그 파일을 만든 사람의 이름
   2. 지표·파라미터·시작과 종료 시각 같은 메타데이터와 출력 산출물
   3. 학습에 쓰인 GPU 사용량과 전력 소비량의 시계열
   4. 코드 저장소의 전체 이력과 그 시점의 브랜치 목록

2. 파라미터와 지표는 꼼꼼히 적었는데 학습 데이터의 지문을 남기지 않았다면 어떤 일이 생기나?

   1. 학습이 실패하고 실행이 열리지 않는다
   2. 지표가 계산되지 않아 표가 비어 보인다
   3. 같은 파라미터로 다시 돌려도 숫자가 달라질 수 있고 이유를 알 수 없다
   4. 저장소 용량이 빠르게 차서 오래된 실행이 지워진다

3. 여러 실행 중 가장 좋은 것을 고를 때 표를 눈으로 훑는 대신 조회 코드를 쓰는 이유는?

   1. 조회가 사람보다 더 정확한 지표를 새로 계산해 주기 때문
   2. 정렬 기준이 코드에 남아 다음에 다시 골라도 같은 답이 나오기 때문
   3. 눈으로 고르면 추적 도구가 그 실행을 잠가 버리기 때문
   4. 표에는 가장 최근 실행 몇 개만 표시되기 때문

4. 자동 기록(autolog)만 켜 두고 무엇이 기록되는지 확인하지 않았을 때의 위험은?

   1. 지원 목록에 없는 프레임워크에서는 학습이 중단된다
   2. 기록량이 늘어 학습 속도가 절반으로 떨어진다
   3. 수동으로 적은 파라미터가 모두 덮어써진다
   4. 빠진 항목이 있어도 표가 채워져 보여 한동안 아무도 모른다

5. 학습을 돌린 컨테이너 안에만 실험 기록을 적어 두면 무엇이 문제인가?

   1. 그 컨테이너가 사라질 때 기록도 함께 사라진다
   2. 컨테이너 안에서는 JSON 을 쓸 수 없다
   3. 기록이 이미지 레이어에 저장돼 다음 빌드가 느려진다
   4. 같은 이미지를 쓰는 다른 학습과 기록이 섞인다

6. 코드는 그대로인데 학습 스크립트의 전처리 한 줄만 바꿔 다시 돌렸다. 실행 기록에 무엇이 있어야 두 실행을 구분할 수 있나?

   1. 실행을 시작한 사람의 계정 이름
   2. 학습에 걸린 시간과 평균 CPU 사용률
   3. 실행 번호가 몇 번째인지를 나타내는 일련번호
   4. 그 시점 학습 코드의 지문이나 커밋 식별자