요약

이 글은 머신러닝(ML) 데이터의 대부분을 관리하는 데 Git 버전 관리 시스템이 부적절하다고 주장합니다. 체크포인트, 최적화 상태, 훈련 로그 등 ML 워크플로우에서 발생하는 많은 유형의 데이터는 버전 제어보다는 빠르고 저렴하며 변경 가능한 저장 공간을 필요로 합니다. 이에 따라 작성자들은 'Buckets'라는 새로운 형태의 스토리지를 구축하여 이 문제를 해결하고자 했습니다.

핵심 포인트

• ML 데이터 관리에 Git은 적절한 추상화가 아니다.
• 체크포인트, 최적화 상태, 훈련 로그 등 ML 메타데이터는 버전 제어(version control)보다 빠른 쓰기/읽기와 변경 가능성(mutability)이 중요하다.
• 새로운 'Buckets' 스토리지는 S3와 유사하며, Hugging Face Hub 기반에 Xet 중복 제거 기능을 통합하여 효율적인 데이터 관리를 제공한다.