Introducción a MLflow
MLflow es una de las herramientas open-source más populares para gestionar el ciclo de vida del aprendizaje automático. Ayuda a rastrear experimentos, gestionar modelos y optimizar los flujos de trabajo desde el entrenamiento hasta el despliegue. MLflow proporciona una interfaz unificada para el seguimiento de experimentos, empaquetado de modelos y registro de modelos, convirtiéndose en una herramienta esencial en el MLOps moderno.
Componentes clave de MLflow
- MLflow Tracking — registra parámetros, métricas y artefactos (como modelos o gráficos) para cada ejecución;
- MLflow Projects — permite empaquetar el código en un formato reproducible;
- MLflow Models — estandariza el almacenamiento y despliegue de modelos entre diferentes frameworks;
- MLflow Registry — funciona como un repositorio central para versionar y gestionar modelos.
MLflow — una plataforma open-source para gestionar el ciclo de vida completo del aprendizaje automático, incluyendo el seguimiento, empaquetado y despliegue de modelos.
Puede utilizar MLflow localmente o con backends basados en la nube. Se integra fácilmente con frameworks como scikit-learn, TensorFlow, PyTorch y XGBoost, todo sin modificar el código de entrenamiento existente.
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MLflow es una de las herramientas open-source más populares para gestionar el ciclo de vida del aprendizaje automático. Ayuda a rastrear experimentos, gestionar modelos y optimizar los flujos de trabajo desde el entrenamiento hasta el despliegue. MLflow proporciona una interfaz unificada para el seguimiento de experimentos, empaquetado de modelos y registro de modelos, convirtiéndose en una herramienta esencial en el MLOps moderno.
Componentes clave de MLflow
- MLflow Tracking — registra parámetros, métricas y artefactos (como modelos o gráficos) para cada ejecución;
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- MLflow Models — estandariza el almacenamiento y despliegue de modelos entre diferentes frameworks;
- MLflow Registry — funciona como un repositorio central para versionar y gestionar modelos.
MLflow — una plataforma open-source para gestionar el ciclo de vida completo del aprendizaje automático, incluyendo el seguimiento, empaquetado y despliegue de modelos.
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