実験管理

実験管理（Experiment Tracking）とは、機械学習・深層学習モデルの学習実験において使用したハイパーパラメータ・評価メトリクス・モデルの重み・使用データセットなどを系統的に記録・比較・再現可能にするMLOpsの中核プラクティスです。「どの設定でどの結果が出たか」を追跡できない実験管理の欠如は、再現性問題・無駄な試行反復・チーム間の知識断絶を招きます。

記録すべき実験要素として、(1)ハイパーパラメータ：学習率・バッチサイズ・エポック数・モデルアーキテクチャ設定、(2)評価メトリクス：各エポックの損失・精度・F1等の時系列ログ、(3)成果物（Artifacts）：モデルの重みファイル・特徴量エンジニアリングのコード・評価データセット、(4)環境情報：Pythonバージョン・ライブラリバージョン・ハードウェア構成があります。

代表ツールとして、(1)MLflow（OSS）：実験ログ・モデルレジストリ・デプロイをオールインワンで提供するMLOpsプラットフォーム、(2)Weights & Biases（W&B）：リッチなビジュアライゼーション・チーム共有機能・ハイパーパラメータ最適化（Sweep）に強み、(3)Neptune.ai・Comet ML：類似機能を提供するサービスがあります。

LLMのプロンプトエンジニアリング・ファインチューニング管理においても実験管理の重要性が高まっており、LangSmith・PromptLayerはLLM特化の実験管理ツールとして普及しています。