Introdução ao MLflow
MLflow é uma das ferramentas open-source mais populares para gerenciar o ciclo de vida de machine learning. Auxilia no rastreamento de experimentos, gerenciamento de modelos e na otimização de fluxos de trabalho desde o treinamento até a implantação. MLflow oferece uma interface unificada para rastreamento de experimentos, empacotamento de modelos e registro de modelos, tornando-se uma ferramenta essencial no MLOps moderno.
Principais Componentes do MLflow
- MLflow Tracking — registra parâmetros, métricas e artefatos (como modelos ou gráficos) para cada execução;
- MLflow Projects — permite empacotar o código em um formato reprodutível;
- MLflow Models — padroniza o armazenamento e a implantação de modelos em diferentes frameworks;
- MLflow Registry — atua como um repositório central para versionar e gerenciar modelos.
MLflow — uma plataforma open-source para gerenciar todo o ciclo de vida de machine learning, incluindo rastreamento, empacotamento e implantação de modelos.
Você pode usar o MLflow localmente ou com backends baseados em nuvem. Ele se integra facilmente com frameworks como scikit-learn, TensorFlow, PyTorch e XGBoost — tudo isso sem modificar o código de treinamento existente.
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MLflow é uma das ferramentas open-source mais populares para gerenciar o ciclo de vida de machine learning. Auxilia no rastreamento de experimentos, gerenciamento de modelos e na otimização de fluxos de trabalho desde o treinamento até a implantação. MLflow oferece uma interface unificada para rastreamento de experimentos, empacotamento de modelos e registro de modelos, tornando-se uma ferramenta essencial no MLOps moderno.
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- MLflow Tracking — registra parâmetros, métricas e artefatos (como modelos ou gráficos) para cada execução;
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- MLflow Models — padroniza o armazenamento e a implantação de modelos em diferentes frameworks;
- MLflow Registry — atua como um repositório central para versionar e gerenciar modelos.
MLflow — uma plataforma open-source para gerenciar todo o ciclo de vida de machine learning, incluindo rastreamento, empacotamento e implantação de modelos.
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