Einführung in MLflow
MLflow ist eines der beliebtesten Open-Source-Tools zur Verwaltung des Machine-Learning-Lebenszyklus. Es unterstützt das Nachverfolgen von Experimenten, das Verwalten von Modellen und optimiert Arbeitsabläufe vom Training bis zur Bereitstellung. MLflow bietet eine einheitliche Oberfläche für Experiment-Tracking, Modellverpackung und Modell-Registry und ist somit ein unverzichtbares Werkzeug im modernen MLOps.
Hauptkomponenten von MLflow
- MLflow Tracking — zeichnet Parameter, Metriken und Artefakte (wie Modelle oder Diagramme) für jeden Lauf auf;
- MLflow Projects — ermöglicht das Verpacken von Code in einem reproduzierbaren Format;
- MLflow Models — standardisiert die Speicherung und Bereitstellung von Modellen über verschiedene Frameworks hinweg;
- MLflow Registry — dient als zentrales Repository zur Versionierung und Verwaltung von Modellen.
MLflow — eine Open-Source-Plattform zur Verwaltung des gesamten Machine-Learning-Lebenszyklus, einschließlich Tracking, Verpackung und Bereitstellung von Modellen.
MLflow kann lokal oder mit cloudbasierten Backends verwendet werden. Es lässt sich problemlos mit Frameworks wie scikit-learn, TensorFlow, PyTorch und XGBoost integrieren – und das ohne Änderungen am bestehenden Trainingscode.
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- MLflow Registry — dient als zentrales Repository zur Versionierung und Verwaltung von Modellen.
MLflow — eine Open-Source-Plattform zur Verwaltung des gesamten Machine-Learning-Lebenszyklus, einschließlich Tracking, Verpackung und Bereitstellung von Modellen.
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