MLflow 개요
MLflow: 프로덕션 지원 AI를 위한 오픈 소스 플랫폼
MLflow란 무엇인가요? MLflow는 실험 및 모델 훈련부터 배포 및 모니터링에 이르기까지 전체 머신 러닝 수명 주기를 간소화하도록 설계된 오픈 소스 플랫폼입니다. 데이터 과학자와 머신 러닝 엔지니어가 모델을 효율적으로 개발, 추적 및 관리할 수 있도록 지원합니다.
MLflow의 주요 기능
- 엔드 투 엔드 추적: MLflow는 실험, 매개변수, 메트릭 및 아티팩트에 대한 포괄적인 추적을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 실험을 재현하고 결과를 비교하며 가장 성능이 뛰어난 모델을 식별할 수 있습니다.
- 모델 관리: MLflow는 모델 버전, 단계 및 메타데이터를 관리하기 위한 중앙 집중식 모델 레지스트리를 제공합니다. 다양한 환경에 모델을 배포하는 프로세스를 간소화합니다.
- 모델 배포: MLflow는 클라우드 플랫폼, 컨테이너화된 환경 및 엣지 장치를 포함한 다양한 플랫폼에 모델을 배포하는 것을 지원합니다. 배포 프로세스를 간소화하고 환경 전반에서 일관성을 보장합니다.
- GenAI 앱 및 에이전트: 엔드 투 엔드 추적, 관찰 가능성 및 평가를 통해 GenAI 애플리케이션을 개선합니다. 이 모든 것이 하나의 통합 플랫폼에 있습니다.
- 인기 있는 프레임워크와의 통합: MLflow는 PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, XGBoost 등과 같은 인기 있는 머신 러닝 프레임워크와 원활하게 통합됩니다. 또한 OpenAI, Hugging Face, LangChain, Anthropic 및 Gemini와 같은 도구와의 통합도 지원합니다.
MLflow는 어떻게 작동하나요?
MLflow는 네 가지 주요 구성 요소를 중심으로 구성됩니다.
- MLflow Tracking: 실험 매개변수, 코드 버전, 메트릭 및 출력 파일을 기록하고 관리합니다.
- MLflow Projects: 코드를 재현 가능한 형식으로 패키지하여 다양한 환경에서 일관된 실행을 가능하게 합니다.
- MLflow Models: 머신 러닝 모델을 패키지하기 위한 표준 형식을 제공하여 다양한 플랫폼에 쉽게 배포할 수 있도록 합니다.
- MLflow Registry: 모델을 관리하고 버전 관리하기 위한 중앙 집중식 리포지토리를 제공하여 협업 및 거버넌스를 촉진합니다.
MLflow를 선택하는 이유는 무엇인가요?
- 오픈 소스: MLflow는 오픈 소스 플랫폼이므로 무료로 사용할 수 있으며 특정 요구 사항에 맞게 사용자 정의할 수 있습니다.
- 유연성: MLflow는 광범위한 머신 러닝 프레임워크 및 배포 플랫폼을 지원하여 유연성을 제공하고 공급업체 종속을 방지합니다.
- 확장성: MLflow는 대규모 데이터 세트와 복잡한 모델을 처리하도록 확장할 수 있으므로 중소 규모 및 대규모 조직 모두에 적합합니다.
- 커뮤니티 지원: MLflow는 크고 활발한 사용자 및 기여자 커뮤니티를 보유하고 있으며 모든 수준의 사용자에게 지원과 리소스를 제공합니다.
MLflow는 누구를 위한 것인가요?
MLflow는 데이터 과학자, 머신 러닝 엔지니어 및 머신 러닝 수명 주기에 참여하는 모든 사람을 위해 설계되었습니다. 다음과 같은 경우에 적합합니다.
- 소규모 프로젝트를 수행하는 개인
- 복잡한 머신 러닝 애플리케이션에서 협업하는 팀
- 머신 러닝 워크플로를 간소화하려는 조직
MLflow를 사용하는 방법
MLflow를 시작하려면 다음 중에서 선택할 수 있습니다.
- 자체 호스팅 오픈 소스: Apache 2.0 라이선스에 따라 커뮤니티 지원과 함께 인프라를 완벽하게 제어할 수 있습니다.
- 관리형 호스팅: MLflow의 원래 제작자가 구축하고 유지 관리하며 완전한 OSS 호환성을 갖춘 설정 문제 없이 MLflow를 경험해 보세요. 무료로 시작하세요.
통합
MLflow는 다음과 같은 다양한 도구 및 프레임워크와 원활하게 통합됩니다.
- PyTorch
- OpenAI
- Hugging Face
- LangChain
- Anthropic
- Gemini
- AutoGen
- LlamaIndex
- Spark
- Keras
- TensorFlow
- scikit-learn
- XGBoost
- LightGBM
- CatBoost
- CrewAI
최신 뉴스
MLflow 커뮤니티의 최신 뉴스와 개발 상황을 확인하세요.
- Building and Managing an LLM-based OCR System with MLflow
- Assessment-focused UIs in MLflow
- MLflow Meets TypeScript: Debug and Monitor Full-Stack AI Applications with MLflow
MLflow는 전체 머신 러닝 수명 주기를 관리하기 위한 강력하고 다재다능한 플랫폼입니다. 포괄적인 기능, 유연성 및 확장성 덕분에 모든 규모의 조직에 탁월한 선택입니다. 실험을 추적하든, 모델을 관리하든, AI 애플리케이션을 배포하든 MLflow는 성공에 필요한 도구와 리소스를 제공합니다.
"MLflow"의 최고의 대체 도구

Float16.cloud는 AI 개발을 위한 서버리스 GPU를 제공합니다. 사용량에 따른 요금제로 H100 GPU에 모델을 즉시 배포하십시오. LLM, 미세 조정 및 교육에 이상적입니다.

Release.ai는 100ms 미만의 대기 시간, 엔터프라이즈급 보안 및 원활한 확장성으로 AI 모델 배포를 간소화합니다. 몇 분 안에 프로덕션 준비가 완료된 AI 모델을 배포하십시오.

CrewAI는 엔터프라이즈 애플리케이션을 위한 모든 LLM 및 클라우드 플랫폼으로 AI 자동화 워크플로우를 구축하고 조정할 수 있는 오픈 소스 멀티 에이전트 플랫폼입니다.

Emly Labs는 코딩 경험이 없어도 생성형 AI 챗봇, 예측 AI 모델 및 데이터 준비 도구를构建할 수 있는 포괄적인 노코드 AI 플랫폼을 제공합니다.

Weco AI는 AIDE ML 기술을 사용하여 머신러닝 실험을 자동화하고, AI 기반 코드 평가 및 체계적인 실험을 통해 ML 파이프라인을 최적화하여 정확도 및 성능 지표를 향상시킵니다.

H2O.ai만 스택의 모든 부분을 소유할 수 있는 엔드투엔드 GenAI 플랫폼을 제공합니다. 에어갭, 온프레미스 또는 클라우드 VPC 배포를 위해 구축됨.

Rierino는 AI 에이전트, 구성 가능한 상거래, 원활한 통합으로 전자상거래와 디지털 변혁을 가속화하는 강력한 저코드 플랫폼으로, 확장 가능한 혁신을 실현합니다.

Weights & Biases는 모델을 훈련하고 미세 조정하며, 모델을 관리하고 GenAI 애플리케이션을 추적하는 AI 개발자 플랫폼입니다. 자신감 있게 AI 에이전트와 모델을 구축하십시오.

LLMOps Space는 LLM 전문가를 위한 글로벌 커뮤니티입니다. 대규모 언어 모델을 프로덕션 환경에 배포하는 것과 관련된 콘텐츠, 토론 및 이벤트에 중점을 둡니다.

Langtrace는 AI 에이전트의 성능과 보안을 향상시키도록 설계된 오픈 소스 관찰 가능성 및 평가 플랫폼입니다. 중요한 메트릭을 추적하고, 성능을 평가하고, LLM 애플리케이션에 대한 엔터프라이즈급 보안을 보장합니다.

DataRobot은 엔터프라이즈 자동화를 위해 설계된 Agentic AI 플랫폼을 제공하여 기업이 확장 가능하고 안전한 AI 에이전트를 통해 영향을 최대화하고 위험을 최소화하도록 돕습니다.

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