MLflow

O MLflow é uma plataforma de código aberto para gerenciar todo o ciclo de vida do aprendizado de máquina, desde a experimentação até a implantação da produção. O MLflow faz parte da família de projetos de código aberto da Apache Software Foundation e foi criado e é mantido pela Databricks. Ele oferece um sistema centralizado para rastrear e reproduzir experimentos, compartilhar projetos entre cientistas de dados e implantar modelos na produção.

O MLflow permite que as empresas definam, acompanhem e implementem modelos de aprendizado de máquina com facilidade. Ele permite que os usuários experimentem e tentem diferentes técnicas com diferentes parâmetros para encontrar o melhor modelo para o seu projeto. Ao mesmo tempo, oferece uma plataforma uniforme que pode ser dimensionada para lidar com fluxos de trabalho e orquestração complexos, com uma única interface unificada.

A plataforma MLflow consiste em três componentes: rastreamento, projetos e modelos. O componente de rastreamento é um sistema que registra metadados sobre os experimentos executados por um usuário. Isso inclui configurações de hardware, hiperparâmetros usados para treinamento e resultados e métricas, bem como os caminhos de arquivo para os artefatos reais que foram produzidos, como modelos treinados e registros. O componente de projetos é um sistema de empacotamento e orquestração para desenvolver, testar e implantar projetos de ML. Os modelos são os modelos implantados que podem ser usados para previsão na produção.

O MLflow também oferece um pacote Python e R de código aberto para ajudar os cientistas de dados a criar, registrar e implantar projetos de ML. Ele oferece suporte a bibliotecas populares de ML, como TensorFlow, PyTorch e XGBoost, e ajuda no gerenciamento de modelos. Ele também se integra a plataformas populares para monitorar recursos, como Kubernetes e Azure ML.

O MLflow está ganhando força rapidamente na comunidade de ciência de dados e é visto como uma ferramenta fundamental para ajudar as organizações a obter valor de seus investimentos em aprendizado de máquina. Com sua plataforma unificada e fluxo de trabalho automatizado, o MLflow simplifica a implementação e o gerenciamento de modelos de aprendizado de máquina na produção.