MLflow

MLflow è una piattaforma open source per la gestione dell'intero ciclo di vita dell'apprendimento automatico, dalla sperimentazione alla messa in produzione. MLflow fa parte della famiglia di progetti open source della Apache Software Foundation ed è creato e gestito da Databricks. Offre un sistema centralizzato per tracciare e riprodurre gli esperimenti, condividere i progetti tra i data scientist e distribuire i modelli in produzione.

MLflow consente alle aziende di definire, monitorare e distribuire con facilità i modelli di apprendimento automatico. Permette agli utenti di sperimentare e provare diverse tecniche con diversi parametri per trovare il modello migliore per il loro progetto. Allo stesso tempo, fornisce una piattaforma uniforme in grado di gestire flussi di lavoro e orchestrazione complessi, con un'unica interfaccia unificata.

La piattaforma MLflow è costituita da tre componenti: tracking, progetti e modelli. Il componente di tracciamento è un sistema che registra i metadati relativi agli esperimenti eseguiti da un utente. Questi includono le configurazioni hardware, gli iperparametri utilizzati per l'addestramento, i risultati e le metriche, nonché i percorsi dei file degli artefatti effettivamente prodotti, come i modelli addestrati e i log. Il componente progetti è un sistema di packaging e orchestrazione per sviluppare, testare e distribuire progetti di ML. I modelli sono i modelli distribuiti che possono essere utilizzati per la predizione in produzione.

MLflow offre anche un pacchetto open source in Python e R per aiutare i data scientist a costruire, registrare e distribuire progetti di ML. Supporta le librerie di ML più diffuse, come TensorFlow, PyTorch e XGBoost, e aiuta nella gestione dei modelli. Si integra anche con le piattaforme più diffuse per il monitoraggio delle risorse, come Kubernetes e Azure ML.

MLflow sta rapidamente guadagnando terreno nella comunità della scienza dei dati ed è considerato uno strumento chiave per aiutare le organizzazioni a trarre valore dai loro investimenti nell'apprendimento automatico. Grazie alla sua piattaforma unificata e al flusso di lavoro automatizzato, MLflow semplifica l'implementazione e la gestione dei modelli di apprendimento automatico in produzione.