MLflow

MLflow es una plataforma de código abierto para gestionar todo el ciclo de vida del aprendizaje automático, desde la experimentación hasta el despliegue en producción. MLflow forma parte de la familia de proyectos de código abierto de la Apache Software Foundation y está creada y mantenida por Databricks. Ofrece un sistema centralizado para rastrear y reproducir experimentos, compartir proyectos entre científicos de datos y desplegar modelos en producción.

MLflow permite a las empresas definir, seguir y desplegar modelos de aprendizaje automático con facilidad. Permite a los usuarios experimentar y probar diferentes técnicas con distintos parámetros para encontrar el mejor modelo para su proyecto. Al mismo tiempo, proporciona una plataforma uniforme que puede escalarse para gestionar flujos de trabajo complejos y orquestación, con una única interfaz unificada.

La plataforma MLflow consta de tres componentes: seguimiento, proyectos y modelos. El componente de seguimiento es un sistema que registra metadatos sobre los experimentos realizados por un usuario. Esto incluye configuraciones de hardware, hiperparámetros utilizados para la formación, y los resultados y métricas, así como las rutas de archivo a los artefactos reales que se produjeron, tales como modelos entrenados y registros. El componente de proyectos es un sistema de empaquetado y orquestación para desarrollar, probar y desplegar proyectos de ML. Los modelos son los modelos desplegados que pueden utilizarse para la predicción en producción.

MLflow también proporciona un paquete de código abierto Python y R para ayudar a los científicos de datos a construir, registrar y desplegar proyectos de ML. Es compatible con bibliotecas de ML populares como TensorFlow, PyTorch y XGBoost, y ayuda con la gestión de modelos. También se integra con plataformas populares para monitorizar recursos, como Kubernetes y Azure ML.

MLflow está ganando adeptos rápidamente en la comunidad de la ciencia de datos y se considera una herramienta clave para ayudar a las organizaciones a obtener valor de sus inversiones en aprendizaje automático. Con su plataforma unificada y flujo de trabajo automatizado, MLflow simplifica la implementación y gestión de modelos de aprendizaje automático en producción.