MLflow

MLflow - это платформа с открытым исходным кодом для управления всем жизненным циклом машинного обучения, от экспериментов до внедрения в производство. MLflow входит в семейство проектов с открытым исходным кодом Apache Software Foundation и создается и поддерживается компанией Databricks. Она предлагает централизованную систему для отслеживания и воспроизведения экспериментов, обмена проектами между специалистами по изучению данных и развертывания моделей на производстве.

MLflow позволяет предприятиям с легкостью определять, отслеживать и внедрять модели машинного обучения. Он позволяет пользователям экспериментировать и пробовать различные методы с разными параметрами, чтобы найти лучшую модель для своего проекта. В то же время он предоставляет единую платформу, которая может масштабироваться для обработки сложных рабочих процессов и оркестровки, с единым унифицированным интерфейсом.

Платформа MLflow состоит из трех компонентов: отслеживания, проектов и моделей. Компонент отслеживания представляет собой систему, которая записывает метаданные об экспериментах, проводимых пользователем. Сюда входят конфигурации оборудования, гиперпараметры, используемые для обучения, результаты и метрики, а также пути к файлам, содержащим фактические артефакты, такие как обученные модели и журналы. Компонент проектов - это система упаковки и оркестровки для разработки, тестирования и развертывания проектов ML. Модели - это развернутые модели, которые могут быть использованы для прогнозирования в производстве.

MLflow также предоставляет пакет с открытым исходным кодом для Python и R, чтобы помочь специалистам по работе с данными создавать, регистрировать и развертывать ML-проекты. Он поддерживает популярные библиотеки ML, такие как TensorFlow, PyTorch и XGBoost, и помогает в управлении моделями. Он также интегрируется с популярными платформами для мониторинга ресурсов, такими как Kubernetes и Azure ML.

MLflow быстро набирает обороты в сообществе специалистов по науке о данных и рассматривается как ключевой инструмент для поддержки организаций в получении отдачи от инвестиций в машинное обучение. Благодаря своей унифицированной платформе и автоматизированному рабочему процессу MLflow упрощает внедрение и управление моделями машинного обучения в производстве.