MLflow

Qu'est-ce que MLflow ?

MLflow est une plateforme open-source conçue pour rationaliser le cycle de vie du machine learning, de l'expérimentation au déploiement. Elle répond aux principaux défis de la gestion de projets de ML, tels que le suivi des expériences, l'empaquetage du code pour la reproductibilité et le déploiement de modèles dans divers environnements.

Principales Caractéristiques et Avantages

• Suivi des Expériences: MLflow vous permet d'enregistrer les paramètres, les versions de code, les métriques et les fichiers de sortie lors de l'exécution de votre code ML. Il vous permet ensuite de visualiser et de comparer les résultats.
• Gestion des Modèles: Gérez et versionnez vos modèles ML, facilitant ainsi le déploiement et la mise à disposition.
• Déploiement des Modèles: Déployez des modèles sur une variété de plateformes, y compris les conteneurs Docker, les plateformes cloud, et plus encore.
• Amélioration des Applications GenAI: Suivi et évaluation de bout en bout pour les applications GenAI.
• Intégration avec les Frameworks Populaires: MLflow s'intègre de manière transparente avec les frameworks ML populaires comme PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, et des outils comme LangChain, LlamaIndex, et Hugging Face.

Comment fonctionne MLflow ?

MLflow est composé de plusieurs composants qui fonctionnent ensemble pour fournir une plateforme ML complète :

• MLflow Tracking: Enregistre les expériences en suivant les paramètres, les métriques et les artefacts.
• MLflow Models: Gère les modèles ML, en supportant divers formats.
• MLflow Projects: Empaquette le code ML dans un format reproductible.
• MLflow Registry: Magasin centralisé de modèles pour la gestion du cycle de vie des modèles.

Comment utiliser MLflow ?

1. Installer MLflow: Utilisez pip pour installer MLflow : pip install mlflow
2. Suivre les Expériences: Utilisez l'API MLflow Tracking pour enregistrer les paramètres, les métriques et les artefacts pendant vos exécutions d'entraînement de modèles.
3. Gérer les Modèles: Enregistrez vos modèles dans le MLflow Model Registry pour gérer les versions et les transitions.
4. Déployer les Modèles: Utilisez MLflow pour déployer vos modèles sur diverses plateformes, telles que AWS SageMaker, Azure ML ou Kubernetes.

Pourquoi choisir MLflow ?

• Open Source: Bénéficiez d'une communauté dynamique et d'un développement transparent.
• Flexibilité: Intégrez-le à votre pile ML et à vos workflows existants.
• Scalabilité: Faites évoluer vos projets ML du prototype à la production.
• Reproductibilité: Assurez-vous que vos expériences sont reproductibles et auditables.

À qui s'adresse MLflow ?

MLflow est conçu pour :

• Les Data Scientists: Pour suivre les expériences et gérer les modèles efficacement.
• Les Ingénieurs ML: Pour rationaliser le déploiement et la mise à disposition des modèles.
• Les Professionnels MLOps: Pour gérer le cycle de vie ML du développement à la production.

La Confiance de Milliers d'Utilisateurs

MLflow est approuvé par des milliers d'organisations et d'équipes de recherche pour fournir une IA prête à la production. La plateforme s'intègre à plus de 40 applications et frameworks, dont PyTorch, OpenAI, HuggingFace, LangChain, Gemini et TensorFlow.

Démarrer avec MLflow

Vous pouvez choisir entre l'open source auto-hébergé et les options d'hébergement géré :

• Open Source Auto-Hébergé: Offre un contrôle total sur votre infrastructure avec le support de la communauté.
• Hébergement Géré: Fournit une expérience gratuite et entièrement gérée, construite et maintenue par les créateurs originaux de MLflow.

La Meilleure Façon de Gérer le Cycle de Vie du Machine Learning

MLflow fournit une solution complète pour gérer le cycle de vie du machine learning en offrant des outils pour le suivi des expériences, la gestion des modèles et le déploiement. Il s'intègre à de nombreux frameworks populaires et offre flexibilité et scalabilité.