ML 프로젝트 유지보수성 향상을 위한 표준 디렉토리 구조 및 패키징 설계

Day 4: Create a Standard ML Project Structure

Thu Kha Kyawe2026년 6월 3일4분beginner

AI 요약

Context

개별 개발자마다 상이한 ML 프로젝트 레이아웃으로 인한 협업 효율 저하 및 코드 관리의 어려움 발생. 표준화된 구조의 부재로 인해 모듈 간 의존성 파악이 어렵고 재현성 확보에 한계가 있는 상황.

Technical Solution

데이터 생애주기에 따른 data/raw 및 data/processed 분리 구조 설계를 통한 데이터 무결성 보장
실험적 분석을 위한 notebooks와 프로덕션 코드인 src를 격리하여 코드 베이스의 순도 유지
src 하위 모듈에 init.py 파일을 강제 배치하여 Python Package 인식을 통한 모듈형 Import 구조 구현
Feature Engineering, Model Training, Utility 함수를 도메인별로 세분화한 src 하위 디렉토리 설계
requirements.txt 내 scikit-learn, pandas, numpy, mlflow 명시를 통한 환경 재현성 및 의존성 일관성 확보
프로젝트 식별자 중심의 README.md 표준화를 통한 문서화 컨벤션 수립

실천 포인트

- ML 프로젝트 시작 시 데이터 전처리-특징 추출-모델링 단계별 디렉토리 분리 여부 검토 - 소스 코드 폴더 내 __init__.py 배치를 통한 패키지 구조화 확인 - PyPI 공식 패키지 명칭(예: sklearn 대신 scikit-learn) 사용 여부 체크 - 원천 데이터(Raw)와 가공 데이터(Processed)의 물리적 경로 분리 적용

태그

#MLOps #Reproducibility #Convention #Project Structure #Python Packaging

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