Introduzione a MLflow
MLflow è uno degli strumenti open-source più diffusi per la gestione del ciclo di vita del machine learning. Supporta il tracciamento degli esperimenti, la gestione dei modelli e l'ottimizzazione dei flussi di lavoro dalla fase di training fino al deployment. MLflow offre un'interfaccia unificata per il tracciamento degli esperimenti, il packaging dei modelli e il registro dei modelli, rendendolo uno strumento fondamentale nell'MLOps moderno.
Componenti principali di MLflow
- MLflow Tracking — registra parametri, metriche e artefatti (come modelli o grafici) per ogni esecuzione;
- MLflow Projects — consente di impacchettare il codice in un formato riproducibile;
- MLflow Models — standardizza l'archiviazione e il deployment dei modelli su diversi framework;
- MLflow Registry — funge da repository centrale per versionare e gestire i modelli.
MLflow — una piattaforma open-source per la gestione completa del ciclo di vita del machine learning, inclusi tracciamento, packaging e deployment dei modelli.
È possibile utilizzare MLflow localmente o con backend basati su cloud. Si integra facilmente con framework come scikit-learn, TensorFlow, PyTorch e XGBoost — tutto senza modificare il codice di addestramento esistente.
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- MLflow Tracking — registra parametri, metriche e artefatti (come modelli o grafici) per ogni esecuzione;
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- MLflow Models — standardizza l'archiviazione e il deployment dei modelli su diversi framework;
- MLflow Registry — funge da repository centrale per versionare e gestire i modelli.
MLflow — una piattaforma open-source per la gestione completa del ciclo di vita del machine learning, inclusi tracciamento, packaging e deployment dei modelli.
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