Comet

Comet은 머신러닝과 생성형 AI(LLM) 모델 개발 전 과정을 통합 관리할 수 있는 실무형 MLOps 플랫폼입니다.

4.0
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출시일
2017년
월간 방문자 수
22.3만
개발국
미국
플랫폼
언어
영어

키워드

  • 실험 추적
  • 모델 레지스트리
  • 프로덕션 모니터링
  • 데이터셋 버전 관리
  • LLM 평가
  • 프롬프트 평가 도구
  • MLOps
  • 머신러닝 운영 자동화
  • 데이터 드리프트 감지
  • 알림 설정
  • 하이퍼파라미터 추적
  • 아티팩트 관리
  • 모델 재현성 확보
  • ML 협업 기능

플랫폼 설명

Comet은 머신러닝 및 LLM 기반 시스템 개발자들이 모델 훈련부터 배포까지 전 과정을 한 플랫폼에서 추적 · 비교 · 관리할 수 있도록 지원하는 엔드‑투‑엔드 MLOps 솔루션입니다. Opik 모듈을 통해 LLM 평가 및 자동화된 프롬프트 최적화를 제공하며, Experiment Management 기능으로 훈련 과정의 메트릭, 하이퍼파라미터, 러닝 히스토리를 시각적으로 분석할 수 있습니다. 또한 Artifacts와 Model Registry로 데이터셋과 모델 버전을 체계적으로 관리하고, Model Production Monitoring을 통해 실시간 데이터 드리프트 감지, 기능(Feature) 분석, 커스텀 알림 등을 운영 환경에서도 수행할 수 있습니다. 웹 UI와 Python SDK 연동이 수월하며, AWS SageMaker 및 온프레미스 환경에 적용 가능하도록 유연한 배포 모델을 지원합니다.

핵심 기능

  • Experiment Tracking

    훈련 메트릭, 하이퍼파라미터, 코드 로그 자동 기록

  • LLM 평가(Opik)

    LLM 응답의 품질, 예측, 프롬프트 성능 평가

  • Model Registry

    다양한 버전 모델의 학습·배포 기록 관리

  • Artifact 버전 관리

    학습 데이터셋 및 출력 파일의 버전링 및 저장

  • Production Monitoring

    실시간 모니터링, 데이터 드리프트 감지, 커스텀 알림

  • 데이터셋 버전 관리

    모델 학습에 사용된 데이터셋의 변경 이력 추적

  • 웹·SDK 이중 연동

    Jupyter, Python API 및 웹 UI 모두에서 동일 추적 가능

  • 온프레미스 배포 지원

    자체 인프라에도 설치하여 데이터 제어 가능

활용 사례

  • 실험 추적
  • 모델 레지스트리
  • 프로덕션 모니터링
  • 데이터셋 버전 관리
  • LLM 평가
  • 프롬프트 평가 도구
  • 머신러닝 운영 자동화
  • 데이터 드리프트 감지
  • 알림 설정
  • 하이퍼파라미터 추적
  • 아티팩트 관리
  • 모델 재현성 확보
  • 머신러닝 협업 기능

사용 방법

1

Python SDK로 Experiment 객체 생성

2

훈련 루프 내 메트릭 및 하이퍼파라미터 로그

3

웹 UI에서 실험 비교 및 분석

4

모델 등록 후 운영 환경에 배포, Production Monitoring 설정

요금제

요금제별 월 요금 및 주요 기능
계획 가격 주요 기능
Free (Opik – LLM Evaluation) $0 • 팀원 수 무제한
• 월 25,000 spans
• 데이터 60일 보관
• LLM 트레이싱
• 데이터셋 및 실험 관리
• LLM-as-a-judge 평가 메트릭 제공
Pro (Opik – LLM Evaluation) $39(월) Free 플랜 포함 +
• 팀원 수 무제한
• 월 100,000 spans
• 데이터 60일 보관
• 사용량 기반 과금(pay-as-you-go)
• 월별 spans 추가 확장
• 데이터 장기 보관 옵션
Enterprise (Opik – LLM Evaluation) 문의 Pro 플랜 포함 +
• 팀원 수 무제한
• 사용량 무제한(traces)
• 유연한 배포 방식 (클라우드/온프레미스)
• 서비스 계정 및 보기 전용 사용자 설정
• SSO(싱글 사인온) 지원
• 전담 지원 및 SLA 보장
Free (MLOps Platform) $0 • 1명 사용자
• 무료 사용량 제공
• 머신러닝 학습 실행 추적 및 비교
• 데이터셋 관리 및 버전 관리
• 모델 레지스트리
• LLM 평가 기능 포함 (Opik)
Pro (MLOps Platform) $39(월) Free 플랜 +
• 최대 10명 사용자
• 1,500시간 학습 시간 포함
• 이메일 기술 지원
• 넉넉한 저장 공간
• LLM 평가 기능 포함 (Opik)
Enterprise (MLps Platform) 문의 Pro 플랜 +
• 사용자 수 무제한
• 학습 시간 무제한
• 유연한 배포 옵션 (클라우드, 온프레미스 등)
• 모델 운영 모니터링
• 서비스 계정 및 보기 전용 사용자 지원
• 싱글 사인온(SSO)
• 전담 지원 및 SLA 보장
• LLM 평가 기능 포함 (Opik)

자주 묻는 질문

  • Comet은 머신러닝과 생성형 AI 모델을 개발하고 추적하며 평가할 수 있는 AI 개발 관리 플랫폼(MLOps)입니다.
    모델 훈련, 실험 비교, 성능 평가, 배포 후 모니터링까지 전 과정을 체계적으로 관리할 수 있습니다.
  • Comet은 설치 없이도 웹 대시보드를 통해 사용할 수 있습니다. 하지만 머신러닝 실험을 추적하려면 Python 코드에 Comet SDK를 설치(pip install comet_ml) 해야 합니다.
  • Comet은 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, 생성형 AI 개발자 등 모델을 반복 실험하고 관리해야 하는 사용자에게 특히 유용합니다.
  • 네, 계정 유형(무료/유료)에 따라 일일 다운로드 횟수에 제한이 있습니다. 이는 계정당 또는 모델 버전별로 각각 적용됩니다.
    • 무료 계정은 계정 전체 기준으로 하루 1,000회까지 다운로드 가능하며, 모델 버전당 1,000회까지로 제한됩니다.
    • 유료 플랜 사용자는 하루에 최대 5,000회까지 모델을 다운로드할 수 있으며, 모델 버전별로도 5,000회까지 다운로드가 가능합니다.
  • 네. Comet은 초당 최대 20개 모델만 다운로드할 수 있도록 속도 제한을 둡니다.
    이 초당 한도를 초과하면, Comet은 429 Too Many Requests 오류를 반환합니다.
  • 기본적인 실험 추적, 모델 기록, LLM 평가 기능은 무료로 제공되며, 개인 연구나 소규모 테스트에는 충분히 사용할 수 있습니다.
  • support@comet.com으로 이메일을 보내거나, Comet 공식 Slack 채널에서 문의하면 다운로드 한도 상향에 대해 지원받을 수 있습니다.
  • Comet에서 말하는 '실험'은 모델 학습의 한 번의 실행 단위입니다. 학습 중 발생하는 로그, 메트릭, 파라미터 등을 자동으로 기록하고 비교할 수 있게 합니다.
  • 가능합니다. Comet은 팀 단위 워크스페이스를 지원하며, 실험 결과를 실시간으로 공유·비교·협업할 수 있습니다.
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