인기 뉴스 
- 출시일
- 2017년
- 월간 방문자 수
- 22.3만
- 개발국
- 미국
- 플랫폼
- 웹
- 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
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Experiment Tracking
훈련 메트릭, 하이퍼파라미터, 코드 로그 자동 기록
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LLM 평가(Opik)
LLM 응답의 품질, 예측, 프롬프트 성능 평가
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Model Registry
다양한 버전 모델의 학습·배포 기록 관리
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Artifact 버전 관리
학습 데이터셋 및 출력 파일의 버전링 및 저장
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Production Monitoring
실시간 모니터링, 데이터 드리프트 감지, 커스텀 알림
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데이터셋 버전 관리
모델 학습에 사용된 데이터셋의 변경 이력 추적
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웹·SDK 이중 연동
Jupyter, Python API 및 웹 UI 모두에서 동일 추적 가능
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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
Python SDK로 Experiment 객체 생성
훈련 루프 내 메트릭 및 하이퍼파라미터 로그
웹 UI에서 실험 비교 및 분석
모델 등록 후 운영 환경에 배포, Production Monitoring 설정
요금제
| 요금제 | 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
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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.
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Comet은 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, 생성형 AI 개발자 등 모델을 반복 실험하고 관리해야 하는 사용자에게 특히 유용합니다.
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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.
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support@comet.com으로 이메일을 보내거나, Comet 공식 Slack 채널에서 문의하면 다운로드 한도 상향에 대해 지원받을 수 있습니다.
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Comet에서 말하는 '실험'은 모델 학습의 한 번의 실행 단위입니다. 학습 중 발생하는 로그, 메트릭, 파라미터 등을 자동으로 기록하고 비교할 수 있게 합니다.
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가능합니다. Comet은 팀 단위 워크스페이스를 지원하며, 실험 결과를 실시간으로 공유·비교·협업할 수 있습니다.
