MLflow는 머신러닝 모델의 실험 추적, 매개변수 로깅, 배포 관리를 위해 전통적으로 사용되어왔다. 그러나 최근 MLflow는 대형 언어 모델(Large Language Models, LLMs)의 평가를 지원하도록 도입되었다. 이 튜토리얼에서는 Google의 대표적인 LLM 중 하나인 GPT-3 모델을 평가하기 위해 MLflow를 어떻게 활용하는지 알아본다. MLflow를 사용하면 LLM의 성능 측정, 비교, 분석 등을 효과적으로 수행할 수 있다. 또한 MLflow를 통해 모델의 버전 관리, 추적, 모니터링 등을 통해 머신러닝 프로젝트의 생산성을 높일 수 있다.

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