DagsHub

대그스허브(DagsHub)는 데이터, 코드, 모델, 실험 결과를 하나의 플랫폼에서 관리하고 팀과 함께 협업할 수 있도록 설계된 머신러닝 협업 도구입니다.

5.0

출시일: 2020년

월간 방문자 수: 73.6만

개발국: 미국

플랫폼: 웹

언어: 영어

키워드

DagsHub
데이터 과학 플랫폼
DVC
Git 통합
실험 추적
MLops
데이터 버전 관리
멀티모달 주석
모델 레지스트리
Jupyter 노트북 비교
협업 플랫폼
오픈소스 통합
레이블링 자동화
실험 재현성
엔터프라이즈 MLOps

플랫폼 설명

대그스허브(DagsHub)는 AI 모델 개발에 필요한 코드, 데이터, 모델, 실험 기록을 한 곳에서 효율적으로 관리하고 협업할 수 있는 플랫폼입니다. Git과 DVC(Data Version Control)를 기반으로 만들어졌기 때문에, 소프트웨어 개발자들이 사용하는 방식 그대로 데이터 과학 프로젝트를 체계적으로 버전 관리할 수 있습니다. 복잡한 데이터 파이프라인을 다룰 때도 실험 결과를 일관되게 재현할 수 있으며, 팀원 간의 변경 사항과 모델 성능 차이를 투명하게 비교하고 공유할 수 있습니다. 대그스허브(DagsHub)는 Jupyter 노트북, 실험 비교 대시보드, 멀티모달 데이터 주석 기능, 그리고 MLflow, Jenkins, Label Studio 같은 오픈소스 도구와의 통합 기능을 갖추고 있어 전체 MLOps(머신러닝 운영) 워크플로우를 자동화하는 데 유리합니다. 실험 결과에 주석을 달거나, 협업자가 데이터셋에 라벨을 붙이거나, 모델 성능을 팀원들과 시각적으로 비교하는 등 실제 AI 개발 과정에서 필요한 기능들이 웹 인터페이스에 자연스럽게 녹아 있습니다. 무엇보다도 GitHub처럼 오픈소스 프로젝트는 누구나 무료로 이용할 수 있으며, 개인 사용자도 비공개 저장소에서 실험을 최대 100개까지 실행해볼 수 있습니다. 기업용 플랜에서는 협업 인원 수, 저장 용량, SSO 로그인, 온프레미스 설치 등 실무 환경에 맞춘 보안과 확장성도 제공합니다. 따라서 연구팀부터 스타트업, 엔터프라이즈까지 다양한 규모의 조직에서 실제 운영 가능한 AI 협업 환경을 구축하는 데 적합한 플랫폼입니다.

핵심 기능

코드·데이터·모델 통합 버전 관리

Git + DVC 통해 전체 ML 자산 일관 추적
실험 추적 및 비교 대시보드

MLflow 기반 실험 기록 및 수치·파라미터 비교
노트북 버전 및 변경 비교

Jupyter 노트북 diff 및 히스토리 관리 지원
멀티모달 주석 및 자동 라벨링

이미지, 오디오, 텍스트 데이터 주석 기능 내장
모델 레지스트리 관리

학습된 모델 저장 및 배포 이력 관리
CI/CD 통합

Git/Jenkins/MLflow 연동으로 실험 재실행 및 파이프라인 자동화
공개/비공개 저장소 관리

공개 프로젝트 무제한, 비공개 실험 100개 무료 지원
조직용 온프레 설치 및 SSO 지원

대규모 기업용 보안 및 인증 기능 제공

활용 사례

데이터 버전 관리
코드 버전 관리
실험 추적
Jupyter 노트북 비교
멀티모달 데이터 주석
모델 레지스트리
DVC 통합
MLflow 통합
데이터 파이프라인 자동화
온프레미스 설치
팀 협업
공개 프로젝트 호스팅
실험 재현성
Git지원
레이블링 자동화
대시보드 비교

사용 방법

프로젝트 생성

로컬 Git+DVC 초기화

실험 추적 확인 및 비교

데이터 셋 주석·코드 리뷰

요금제

요금제별 월 요금 및 주요 기능
계획	가격	주요 기능
Individual	$0	• 무제한 공개 저장소 (무제한 협업자 가능) • 비상업적 사용에 한해 무제한 비공개 저장소 • 공개 저장소용 실험 추적 무제한 • 비공개 저장소에서 최대 100개의 실험 추적 • 비공개 프로젝트에 최대 2명의 협업자 • 20GB의 DagsHub 저장소 • 데이터 버전 관리 및 추적 • 공개 저장소용 주석 작업 공간 • 노트북 버전 관리 및 비교 • CI/CD/CT 통합 • 인터랙티브 파이프라인 • 커뮤니티 지원
Team	$119(월)	• Individual 플랜의 모든 기능 포함 • 무제한 비공개 저장소 • 멀티모달 주석 및 자동 라벨링 기능 • 사용자 스토리지 연결 기능 • Label Studio 호환 • 팀 RBAC(역할 기반 액세스 제어) • 우선 순위 기술 지원 • 최대 1TB 데이터 또는 200만 개 파일 저장 가능
Enterprise	문의	• Team 플랜의 모든 기능 포함 • 페타바이트급 데이터 관리 • 클러스터에 직접 모델 배포 • VPC 또는 Air-gapped 온프레미스 설치 • SSO/LDAP/OIDC 기반 RBAC • OpenShift 호환 • 조직 자원 제어 • SLA 포함된 엔터프라이즈급 지원

자주 묻는 질문

DagsHub는 데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어를 위한 협업 중심 웹 플랫폼으로, 코드·데이터·모델·실험 결과를 통합해 버전 관리하고 시각적으로 협업할 수 있게 돕습니다.
Git은 대용량 파일 버전 관리에 취약하고, 데이터 파이프라인 변경을 추적하지 못합니다. DagsHub는 Git과 DVC를 기반으로 하여 대규모 데이터 및 모델도 효율적으로 버전 관리하고, 파이프라인 변경을 감지해 필요한 작업만 자동으로 업데이트합니다.
네. GitHub와 마찬가지로 리포지토리 관리, PR(풀 리퀘스트), 이슈 추적이 가능하며, GitHub 저장소와 연동해서 양방향 동기화도 할 수 있습니다.
Git은 그대로 사용하고, DVC는 Git과 유사한 명령어 체계를 사용합니다. 기존 Git 사용자가라면 쉽게 적응할 수 있고, DagsHub는 시각화 도구를 제공해 CLI에 익숙하지 않은 사용자도 사용할 수 있도록 도와줍니다.
아닙니다. DagsHub는 완전히 언어와 라이브러리에 독립적입니다. Python, R, PyTorch, TensorFlow, Keras 등 어떤 툴을 사용해도 호환됩니다.
가능합니다. GitHub 저장소를 DagsHub와 연결하면 GitHub의 푸시 이벤트에 따라 자동으로 동기화되고, PR 및 이슈도 양방향으로 확인할 수 있어 두 플랫폼을 병행하여 사용할 수 있습니다.
DagsHub 튜토리얼을 통해 간단하게 시작할 수 있으며, Git과 DVC 설치 후 프로젝트를 연결하면 됩니다.
오픈소스 프로젝트는 완전히 무료입니다. 개인 저장소도 2명의 협업자를 포함해 무료로 제공되며, 더 많은 기능이나 인원이 필요한 경우 유료 플랜이 준비되어 있습니다. 자세한 내용은 요금제 페이지를 참고하세요.
네, DagsHub는 기업 사용을 위한 보안 옵션도 제공합니다. 자체 스토리지를 이용하거나, 외부 스토리지를 연동하거나, 온프레미스로 완전한 사내 인프라에 설치할 수도 있습니다.

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플랫폼 설명

핵심 기능

코드·데이터·모델 통합 버전 관리

실험 추적 및 비교 대시보드

노트북 버전 및 변경 비교

멀티모달 주석 및 자동 라벨링

모델 레지스트리 관리

CI/CD 통합

공개/비공개 저장소 관리

조직용 온프레 설치 및 SSO 지원

활용 사례

사용 방법

요금제

자주 묻는 질문

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