MLflow

Was ist MLflow?

MLflow ist eine Open-Source-Plattform, die entwickelt wurde, um den Machine-Learning-Lebenszyklus von der Experimentierphase bis zur Bereitstellung zu optimieren. Sie adressiert zentrale Herausforderungen bei der Verwaltung von ML-Projekten, wie z. B. das Verfolgen von Experimenten, das Verpacken von Code für die Reproduzierbarkeit und das Bereitstellen von Modellen in verschiedenen Umgebungen.

Hauptmerkmale und Vorteile

• Experiment Tracking: MLflow ermöglicht es Ihnen, Parameter, Code-Versionen, Metriken und Ausgabedateien während der Ausführung Ihres ML-Codes zu protokollieren. Anschließend können Sie die Ergebnisse visualisieren und vergleichen.
• Modellverwaltung: Verwalten und versionieren Sie Ihre ML-Modelle, um eine einfache Bereitstellung und Bereitstellung zu ermöglichen.
• Modellbereitstellung: Stellen Sie Modelle auf einer Vielzahl von Plattformen bereit, darunter Docker-Container, Cloud-Plattformen und mehr.
• GenAI Application Enhancement: End-to-End-Tracking und -Evaluierung für GenAI-Apps.
• Integration mit populären Frameworks: MLflow lässt sich nahtlos in populäre ML-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow, scikit-learn und Tools wie LangChain, LlamaIndex und Hugging Face integrieren.

Wie funktioniert MLflow?

MLflow besteht aus mehreren Komponenten, die zusammenarbeiten, um eine umfassende ML-Plattform bereitzustellen:

• MLflow Tracking: Erfasst Experimente durch die Verfolgung von Parametern, Metriken und Artefakten.
• MLflow Models: Verwaltet ML-Modelle und unterstützt verschiedene Formate.
• MLflow Projects: Verpackt ML-Code in einem reproduzierbaren Format.
• MLflow Registry: Zentralisierter Modell-Speicher für die Verwaltung des Modelllebenszyklus.

Wie verwende ich MLflow?

1. MLflow installieren: Verwenden Sie pip, um MLflow zu installieren: pip install mlflow
2. Experimente verfolgen: Verwenden Sie die MLflow Tracking API, um Parameter, Metriken und Artefakte während Ihrer Modelltrainingsläufe zu protokollieren.
3. Modelle verwalten: Registrieren Sie Ihre Modelle in der MLflow Model Registry, um Versionen und Übergänge zu verwalten.
4. Modelle bereitstellen: Verwenden Sie MLflow, um Ihre Modelle auf verschiedenen Plattformen bereitzustellen, wie z. B. AWS SageMaker, Azure ML oder Kubernetes.

Warum MLflow wählen?

• Open Source: Profitieren Sie von einer lebendigen Community und einer transparenten Entwicklung.
• Flexibilität: Integrieren Sie sich in Ihren bestehenden ML-Stack und Ihre Workflows.
• Skalierbarkeit: Skalieren Sie Ihre ML-Projekte vom Prototyp bis zur Produktion.
• Reproduzierbarkeit: Stellen Sie sicher, dass Ihre Experimente reproduzierbar und überprüfbar sind.

Für wen ist MLflow?

MLflow ist konzipiert für:

• Data Scientists: Um Experimente zu verfolgen und Modelle effizient zu verwalten.
• ML Engineers: Um die Modellbereitstellung und -bereitstellung zu optimieren.
• MLOps Professionals: Um den ML-Lebenszyklus von der Entwicklung bis zur Produktion zu verwalten.

Von Tausenden Vertraut

MLflow wird von Tausenden von Organisationen und Forschungsteams für die Bereitstellung von produktionsreifer AI eingesetzt. Die Plattform integriert sich mit über 40 Apps und Frameworks, darunter PyTorch, OpenAI, HuggingFace, LangChain, Gemini und TensorFlow.

Erste Schritte mit MLflow

Sie können zwischen selbst gehosteter Open-Source- und Managed-Hosting-Optionen wählen:

• Self-Hosted Open Source: Bietet die volle Kontrolle über Ihre Infrastruktur mit Community-Support.
• Managed Hosting: Bietet eine kostenlose und vollständig verwaltete Erfahrung, die von den ursprünglichen Entwicklern von MLflow entwickelt und gewartet wird.

Bester Weg, um den Machine-Learning-Lebenszyklus zu verwalten

MLflow bietet eine umfassende Lösung für die Verwaltung des Machine-Learning-Lebenszyklus, indem es Tools für die Experimentverfolgung, Modellverwaltung und -bereitstellung bereitstellt. Es lässt sich in zahlreiche populäre Frameworks integrieren und bietet Flexibilität und Skalierbarkeit.