MLflow

MLflow est une plateforme open source permettant de gérer l'ensemble du cycle de vie de l'apprentissage automatique, de l'expérimentation au déploiement en production. MLflow fait partie de la famille de projets open source de la Apache Software Foundation et est créée et maintenue par Databricks. Il offre un système centralisé pour le suivi et la reproduction des expériences, le partage des projets entre les scientifiques des données et le déploiement des modèles en production.

MLflow permet aux entreprises de définir, de suivre et de déployer facilement des modèles d'apprentissage automatique. Il permet aux utilisateurs d'expérimenter et d'essayer différentes techniques avec différents paramètres pour trouver le meilleur modèle pour leur projet. En même temps, il fournit une plateforme uniforme qui peut évoluer pour gérer des flux de travail complexes et l'orchestration, avec une interface unique et unifiée.

La plateforme MLflow se compose de trois éléments : le suivi, les projets et les modèles. Le composant de suivi est un système qui enregistre des métadonnées sur les expériences menées par un utilisateur. Cela inclut les configurations matérielles, les hyperparamètres utilisés pour l'entraînement, les résultats et les métriques, ainsi que les chemins d'accès aux artefacts produits, tels que les modèles entraînés et les journaux. Le composant Projets est un système de conditionnement et d'orchestration permettant de développer, de tester et de déployer des projets de ML. Les modèles sont les modèles déployés qui peuvent être utilisés pour la prédiction en production.

MLflow fournit également un package open source Python et R pour aider les scientifiques des données à construire, enregistrer et déployer des projets de ML. Il prend en charge les bibliothèques de ML les plus courantes, telles que TensorFlow, PyTorch et XGBoost, et facilite la gestion des modèles. Il s'intègre également aux plateformes populaires de surveillance des ressources, telles que Kubernetes et Azure ML.

MLflow gagne rapidement du terrain dans la communauté de la science des données et est considéré comme un outil clé pour aider les organisations à tirer parti de leurs investissements dans l'apprentissage automatique. Grâce à sa plateforme unifiée et à son flux de travail automatisé, MLflow simplifie la mise en œuvre et la gestion des modèles d'apprentissage automatique en production.