MLflow

MLflow : la plateforme open source pour l’IA prête pour la production

Qu’est-ce que MLflow ? MLflow est une plateforme open source conçue pour rationaliser l’ensemble du cycle de vie du machine learning, de l’expérimentation et de la formation des modèles au déploiement et à la surveillance. Elle permet aux data scientists et aux ingénieurs en machine learning de développer, de suivre et de gérer efficacement leurs modèles.

Principales fonctionnalités de MLflow

• Suivi de bout en bout: MLflow assure un suivi complet des expériences, des paramètres, des métriques et des artefacts. Cela permet aux utilisateurs de reproduire des expériences, de comparer les résultats et d’identifier les modèles les plus performants.
• Gestion des modèles: MLflow propose un registre de modèles centralisé pour la gestion des versions de modèles, des étapes et des métadonnées. Il simplifie le processus de déploiement des modèles dans divers environnements.
• Déploiement des modèles: MLflow prend en charge le déploiement des modèles sur diverses plateformes, notamment les plateformes cloud, les environnements conteneurisés et les appareils périphériques. Il simplifie le processus de déploiement et assure la cohérence entre les environnements.
• Applications et agents GenAI: Améliorez les applications GenAI avec un suivi de bout en bout, une observabilité et des évaluations, le tout sur une plateforme intégrée.
• Intégration avec les frameworks populaires: MLflow s’intègre parfaitement aux frameworks de machine learning populaires tels que PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, XGBoost, et bien d’autres. Il prend également en charge les intégrations avec des outils tels qu’OpenAI, Hugging Face, LangChain, Anthropic et Gemini.

Comment fonctionne MLflow ?

MLflow est structuré autour de quatre composants principaux :

1. MLflow Tracking: Enregistre et gère les paramètres d’expérimentation, les versions de code, les métriques et les fichiers de sortie.
2. MLflow Projects: Empaquette le code dans un format reproductible, ce qui permet une exécution cohérente dans différents environnements.
3. MLflow Models: Fournit un format standard pour l’empaquetage des modèles de machine learning, ce qui permet un déploiement facile sur différentes plateformes.
4. MLflow Registry: Offre un référentiel centralisé pour gérer et versionner les modèles, facilitant ainsi la collaboration et la gouvernance.

Pourquoi choisir MLflow ?

• Open source: MLflow est une plateforme open source, ce qui signifie qu’elle est gratuite et qu’elle peut être personnalisée pour répondre à des besoins spécifiques.
• Flexibilité: MLflow prend en charge un large éventail de frameworks de machine learning et de plateformes de déploiement, offrant ainsi une flexibilité et évitant le verrouillage des fournisseurs.
• Évolutivité: MLflow peut s’adapter pour traiter de grands ensembles de données et des modèles complexes, ce qui le rend adapté aux petites et grandes organisations.
• Soutien de la communauté: MLflow dispose d’une communauté importante et active d’utilisateurs et de contributeurs, qui fournit un soutien et des ressources aux utilisateurs de tous les niveaux.

À qui s’adresse MLflow ?

MLflow est conçu pour les data scientists, les ingénieurs en machine learning et toute personne impliquée dans le cycle de vie du machine learning. Il convient pour :

• Les personnes travaillant sur des projets à petite échelle
• Les équipes collaborant sur des applications complexes de machine learning
• Les organisations cherchant à rationaliser leurs flux de travail de machine learning

Comment utiliser MLflow ?

Pour commencer à utiliser MLflow, vous pouvez choisir entre :

• Open source auto-hébergé: Fournit un contrôle total sur votre infrastructure avec le soutien de la communauté sous la licence Apache 2.0.
• Hébergement géré: Découvrez MLflow sans les tracas de la configuration, construit et maintenu par les créateurs originaux de MLflow, avec une compatibilité OSS totale. Commencez gratuitement.

Intégrations

MLflow s’intègre parfaitement à divers outils et frameworks, notamment :

• PyTorch
• OpenAI
• Hugging Face
• LangChain
• Anthropic
• Gemini
• AutoGen
• LlamaIndex
• Spark
• Keras
• TensorFlow
• scikit-learn
• XGBoost
• LightGBM
• CatBoost
• CrewAI

Dernières actualités

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• Création et gestion d’un système OCR basé sur LLM avec MLflow
• Interfaces utilisateur axées sur l’évaluation dans MLflow
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MLflow est une plateforme robuste et polyvalente pour la gestion de l’ensemble du cycle de vie du machine learning. Ses fonctionnalités complètes, sa flexibilité et son évolutivité en font un excellent choix pour les organisations de toutes tailles. Que vous suiviez des expériences, gériez des modèles ou déployiez des applications d’IA, MLflow vous fournit les outils et les ressources dont vous avez besoin pour réussir.