MLflow

MLflow, deneylerden üretim dağıtımına kadar tüm makine öğrenimi yaşam döngüsünü yönetmek için açık kaynaklı bir platformdur. MLflow, Apache Software Foundation'ın açık kaynaklı proje ailesinin bir parçasıdır ve Databricks tarafından oluşturulup sürdürülmektedir. Deneyleri izlemek ve çoğaltmak, veri bilimcileri arasında proje paylaşmak ve modelleri üretime dağıtmak için merkezi bir sistem sunar.

MLflow, işletmelerin makine öğrenimi modellerini kolaylıkla tanımlamasını, izlemesini ve dağıtmasını sağlar. Kullanıcıların projeleri için en iyi modeli bulmak üzere farklı parametrelerle farklı teknikleri denemelerine olanak tanır. Aynı zamanda, tek bir birleşik arayüzle karmaşık iş akışlarını ve orkestrasyonu işlemek için ölçeklenebilen tek tip bir platform sağlar.

MLflow platformu üç bileşenden oluşur: izleme, projeler ve modeller. İzleme bileşeni, bir kullanıcı tarafından çalıştırılan deneyler hakkında meta verileri kaydeden bir sistemdir. Buna donanım konfigürasyonları, eğitim için kullanılan hiperparametreler, sonuçlar ve metriklerin yanı sıra eğitimli modeller ve günlükler gibi üretilen gerçek eserlerin dosya yolları da dahildir. Projeler bileşeni, ML projelerini geliştirmek, test etmek ve dağıtmak için bir paketleme ve düzenleme sistemidir. Modeller, üretimde tahmin için kullanılabilecek konuşlandırılmış modellerdir.

MLflow ayrıca veri bilimcilerin ML projeleri oluşturmasına, günlüğe kaydetmesine ve dağıtmasına yardımcı olmak için açık kaynaklı bir Python ve R paketi sağlar. TensorFlow, PyTorch ve XGBoost gibi popüler ML kütüphanelerini destekler ve model yönetimine yardımcı olur. Ayrıca Kubernetes ve Azure ML gibi kaynakları izlemek için popüler platformlarla da entegre olur.

MLflow, veri bilimi topluluğunda hızla ilgi görüyor ve kuruluşların makine öğrenimi yatırımlarından değer elde etmelerini desteklemek için önemli bir araç olarak görülüyor. Birleştirilmiş platformu ve otomatik iş akışıyla MLflow, üretimde makine öğrenimi modellerinin uygulanmasını ve yönetilmesini kolaylaştırıyor.