Dòng chảy ML

MLflow là một nền tảng nguồn mở để quản lý toàn bộ vòng đời máy học, từ thử nghiệm đến triển khai sản xuất. MLflow là một phần của nhóm dự án nguồn mở của Quỹ phần mềm Apache và được Databricks tạo ra và duy trì. Nó cung cấp một hệ thống tập trung để theo dõi và tái tạo các thử nghiệm, chia sẻ dự án giữa các nhà khoa học dữ liệu và triển khai các mô hình vào sản xuất.

MLflow cho phép doanh nghiệp xác định, theo dõi và triển khai các mô hình học máy một cách dễ dàng. Nó cho phép người dùng thử nghiệm các kỹ thuật khác nhau với các thông số khác nhau để tìm ra mô hình tốt nhất cho dự án của họ. Đồng thời, nó cung cấp một nền tảng thống nhất có thể mở rộng quy mô để xử lý các quy trình công việc và điều phối phức tạp, với một giao diện hợp nhất duy nhất.

Nền tảng MLflow bao gồm ba thành phần: theo dõi, dự án và mô hình. Thành phần theo dõi là một hệ thống ghi lại siêu dữ liệu về các thử nghiệm do người dùng thực hiện. Điều này bao gồm các cấu hình phần cứng, siêu tham số được sử dụng để đào tạo, kết quả và số liệu, cũng như đường dẫn tệp đến các tạo phẩm thực tế được tạo ra, chẳng hạn như mô hình và nhật ký được đào tạo. Thành phần dự án là một hệ thống đóng gói và điều phối để phát triển, thử nghiệm và triển khai các dự án ML. Mô hình là các mô hình được triển khai có thể được sử dụng để dự đoán trong sản xuất.

MLflow cũng cung cấp gói Python và R nguồn mở để giúp các nhà khoa học dữ liệu xây dựng, ghi nhật ký và triển khai các dự án ML. Nó hỗ trợ các thư viện ML phổ biến như TensorFlow, PyTorch và XGBoost, đồng thời giúp quản lý mô hình. Nó cũng tích hợp với các nền tảng phổ biến để giám sát tài nguyên, chẳng hạn như Kubernetes và Azure ML.

MLflow đang nhanh chóng thu hút được sự chú ý trong cộng đồng khoa học dữ liệu và được coi là công cụ chính để hỗ trợ các tổ chức đạt được giá trị từ khoản đầu tư vào học máy của họ. Với nền tảng hợp nhất và quy trình làm việc tự động, MLflow giúp việc triển khai và quản lý các mô hình học máy trong sản xuất trở nên đơn giản hơn.