Introduction à MLflow
MLflow est l’un des outils open source les plus populaires pour la gestion du cycle de vie de l’apprentissage automatique. Il facilite le suivi des expériences, la gestion des modèles et l’optimisation des flux de travail, de l’entraînement au déploiement. MLflow offre une interface unifiée pour le suivi des expériences, le conditionnement des modèles et le registre des modèles, ce qui en fait un outil essentiel dans le MLOps moderne.
Composants clés de MLflow
- MLflow Tracking — enregistre les paramètres, métriques et artefacts (tels que les modèles ou graphiques) pour chaque exécution ;
- MLflow Projects — permet de conditionner le code dans un format reproductible ;
- MLflow Models — standardise le stockage et le déploiement des modèles à travers différents frameworks ;
- MLflow Registry — sert de référentiel central pour versionner et gérer les modèles.
MLflow — une plateforme open source pour la gestion du cycle de vie complet de l’apprentissage automatique, incluant le suivi, le conditionnement et le déploiement des modèles.
Vous pouvez utiliser MLflow localement ou avec des backends basés sur le cloud. Il s'intègre facilement avec des frameworks tels que scikit-learn, TensorFlow, PyTorch et XGBoost — le tout sans modifier le code d'entraînement existant.
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MLflow est l’un des outils open source les plus populaires pour la gestion du cycle de vie de l’apprentissage automatique. Il facilite le suivi des expériences, la gestion des modèles et l’optimisation des flux de travail, de l’entraînement au déploiement. MLflow offre une interface unifiée pour le suivi des expériences, le conditionnement des modèles et le registre des modèles, ce qui en fait un outil essentiel dans le MLOps moderne.
Composants clés de MLflow
- MLflow Tracking — enregistre les paramètres, métriques et artefacts (tels que les modèles ou graphiques) pour chaque exécution ;
- MLflow Projects — permet de conditionner le code dans un format reproductible ;
- MLflow Models — standardise le stockage et le déploiement des modèles à travers différents frameworks ;
- MLflow Registry — sert de référentiel central pour versionner et gérer les modèles.
MLflow — une plateforme open source pour la gestion du cycle de vie complet de l’apprentissage automatique, incluant le suivi, le conditionnement et le déploiement des modèles.
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