MLflow

MLflow란 무엇입니까?

MLflow는 실험에서 배포에 이르기까지 머신 러닝 수명 주기를 간소화하도록 설계된 오픈 소스 플랫폼입니다. 실험 추적, 재현성을 위한 코드 패키징, 다양한 환경에 모델 배포와 같은 ML 프로젝트 관리의 주요 과제를 해결합니다.

주요 기능 및 이점

• 실험 추적: MLflow를 사용하면 ML 코드를 실행할 때 매개변수, 코드 버전, 메트릭 및 출력 파일을 기록할 수 있습니다. 그런 다음 결과를 시각화하고 비교할 수 있습니다.
• 모델 관리: ML 모델을 관리하고 버전 관리하여 간편한 배포 및 서비스를 지원합니다.
• 모델 배포: Docker 컨테이너, 클라우드 플랫폼 등 다양한 플랫폼에 모델을 배포합니다.
• GenAI 애플리케이션 개선: GenAI 앱에 대한 엔드 투 엔드 추적 및 평가.
• 인기 있는 프레임워크와의 통합: MLflow는 PyTorch, TensorFlow, scikit-learn과 같은 인기 있는 ML 프레임워크와 LangChain, LlamaIndex, Hugging Face와 같은 도구와 원활하게 통합됩니다.

MLflow는 어떻게 작동합니까?

MLflow는 포괄적인 ML 플랫폼을 제공하기 위해 함께 작동하는 여러 구성 요소로 구성됩니다.

• MLflow 추적: 매개변수, 메트릭 및 아티팩트를 추적하여 실험을 기록합니다.
• MLflow 모델: ML 모델을 관리하고 다양한 형식을 지원합니다.
• MLflow 프로젝트: ML 코드를 재현 가능한 형식으로 패키징합니다.
• MLflow 레지스트리: 모델 수명 주기를 관리하기 위한 중앙 집중식 모델 저장소입니다.

MLflow를 사용하는 방법?

1. MLflow 설치: pip를 사용하여 MLflow를 설치합니다. pip install mlflow
2. 실험 추적: MLflow Tracking API를 사용하여 모델 학습 실행 중에 매개변수, 메트릭 및 아티팩트를 기록합니다.
3. 모델 관리: MLflow Model Registry에 모델을 등록하여 버전 및 전환을 관리합니다.
4. 모델 배포: MLflow를 사용하여 AWS SageMaker, Azure ML 또는 Kubernetes와 같은 다양한 플랫폼에 모델을 배포합니다.

MLflow를 선택하는 이유는 무엇입니까?

• 오픈 소스: 활발한 커뮤니티와 투명한 개발의 이점을 누리십시오.
• 유연성: 기존 ML 스택 및 워크플로와 통합합니다.
• 확장성: ML 프로젝트를 프로토타입에서 프로덕션으로 확장합니다.
• 재현성: 실험이 재현 가능하고 감사 가능한지 확인합니다.

MLflow는 누구를 위한 것입니까?

MLflow는 다음을 위해 설계되었습니다.

• 데이터 과학자: 실험을 추적하고 모델을 효율적으로 관리합니다.
• ML 엔지니어: 모델 배포 및 서비스를 간소화합니다.
• MLOps 전문가: 개발에서 프로덕션에 이르기까지 ML 수명 주기를 관리합니다.

수천 곳에서 신뢰

MLflow는 수천 개의 조직과 연구 팀에서 프로덕션 준비가 완료된 AI를 제공하기 위해 신뢰합니다. 이 플랫폼은 PyTorch, OpenAI, HuggingFace, LangChain, Gemini 및 TensorFlow를 포함한 40개 이상의 앱 및 프레임워크와 통합됩니다.

MLflow 시작하기

자체 호스팅 오픈 소스와 관리형 호스팅 옵션 중에서 선택할 수 있습니다.

• 자체 호스팅 오픈 소스: 커뮤니티 지원을 통해 인프라를 완벽하게 제어할 수 있습니다.
• 관리형 호스팅: MLflow의 원래 제작자가 구축하고 유지 관리하는 무료의 완전 관리형 환경을 제공합니다.

머신 러닝 수명 주기를 관리하는 가장 좋은 방법

MLflow는 실험 추적, 모델 관리 및 배포를 위한 도구를 제공하여 머신 러닝 수명 주기를 관리하기 위한 포괄적인 솔루션을 제공합니다. 수많은 인기 있는 프레임워크와 통합되어 유연성과 확장성을 제공합니다.