MLflow ist eine Open-Source-Plattform für das Management von Machine-Learning-Workflows. Sie wird von MLOps-Teams und Datenwissenschaftlern verwendet. Die Plattform besteht aus vier Hauptkomponenten: Tracking, Models, Model Registry und Projects.
Die Tracking-Komponente ermöglicht es, Machine-Learning-Model-Trainings-Sitzungen (Runs) aufzuzeichnen und Abfragen über Java, Python, R und REST-APIs durchzuführen. Sie kann verwendet werden, um verschiedene Aspekte von Runs aufzuzeichnen, wie z.B. Quellcode, Code-Version, Parameter, Artefakte, Start- und Endzeit und Metriken.
Die Model-Komponente bietet eine standardisierte Einheit für das Packaging und Wiederverwenden von Machine-Learning-Modellen. Sie ermöglicht es, Modelle auf verschiedenen Plattformen wie Docker, Apache Spark, Azure ML und AWS SageMaker zu deployen.
Die Model-Registry-Komponente ermöglicht es, Modelle und ihren Lebenszyklus zentral zu verwalten. Sie bietet eine einfache Möglichkeit, Modelle zu speichern, zu verwalten und zu deployen.
Die Projects-Komponente ermöglicht es, Datenwissenschafts-Code in einer reproduzierbaren und wiederverwendbaren Weise zu package. Sie kommt mit einer API und Command-Line-Tools, die für die Ausführung von Datenwissenschafts-Projekten konzipiert sind.
MLflow bietet eine Vielzahl von Plugins, die es ermöglichen, die Plattform mit anderen Tools und Plattformen zu integrieren. Einige Beispiele sind PyTorch, HuggingFace, OpenAI, LangChain, Spark, Keras, TensorFlow, Prophet, scikit-learn, XGBoost, LightGBM und CatBoost.
MLflow bietet eine Vielzahl von Vorteilen, wie z.B. die Fähigkeit, Machine-Learning-Workflows zu vereinfachen, die Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern und Ingenieuren zu verbessern und die Produktivität zu erhöhen.
Wenn Sie mehr über MLflow erfahren möchten, können Sie die offizielle Dokumentation und die verschiedenen Tutorials und Anleitungen auf der MLflow-Website besuchen.
* KI-Zusammenfassungen können Fehler enthalten. Alle Angaben ohne Gewähr.