데이터 기반 프로젝트의 재현성 확보를 위한 Git-DVC 하이브리드 워크플로우 설계

Collaborative Git Workflows for Data-Driven Projects

Rizwan Saleem2026년 6월 3일6분intermediate

AI 요약

Context

방대한 데이터셋과 모델 가중치를 포함하는 데이터 프로젝트에서 일반적인 Git 워크플로우 적용 시 저장소 비대화 및 재현성 결여 문제 발생. 특히 Experiment와 Production 코드의 혼재로 인한 버전 관리의 복잡성 증가.

Git LFS 및 DVC 도입을 통한 대용량 데이터의 외부 스토리지 분리 및 메타데이터 포인터 기반 버전 관리
experiment/ 브랜치와 data-patch/ 브랜치를 분리한 Data-aware Branching 모델 구축으로 실험 격리 및 안정성 확보
config.yaml 및 requirements-lock.txt를 통한 하이퍼파라미터와 런타임 환경의 결정론적(Deterministic) 고정
nbconvert 및 Jupytext 활용을 통한 Notebook의 스크립트화로 코드 리뷰 효율성 및 CI/CD 파이프라인 통합 구현
Squash and Merge 전략을 통한 실험 이력의 단순화 및 선형적 메인 히스토리 유지

실천 포인트

1. 대용량 데이터 파일을 Git에 직접 커밋하는 대신 DVC/LFS 도입 검토

2. 하이퍼파라미터와 데이터셋 버전을 명시한 config 파일의 버전 관리 체계 구축

3. Notebook 기반 실험 내용을 `.py` 파일로 변환하여 PR 리뷰 프로세스에 통합

4. Dockerfile과 Lockfile을 통한 런타임 환경의 완전한 격리 및 재현성 검증

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