MLflow

O que é MLflow?

MLflow é uma plataforma de código aberto projetada para otimizar o ciclo de vida do aprendizado de máquina, desde a experimentação até a implantação. Ele aborda os principais desafios no gerenciamento de projetos de ML, como rastrear experimentos, empacotar código para reprodução e implantar modelos em vários ambientes.

Principais Recursos e Benefícios

• Rastreamento de Experimentos: MLflow permite registrar parâmetros, versões de código, métricas e arquivos de saída ao executar seu código de ML. Em seguida, permite visualizar e comparar os resultados.
• Gerenciamento de Modelos: Gerencie e versione seus modelos de ML, facilitando a implantação e o fornecimento.
• Implantação de Modelos: Implante modelos em uma variedade de plataformas, incluindo contêineres Docker, plataformas de nuvem e muito mais.
• Aprimoramento de Aplicativos GenAI: Rastreamento e avaliação de ponta a ponta para aplicativos GenAI.
• Integração com Estruturas Populares: MLflow se integra perfeitamente com estruturas de ML populares como PyTorch, TensorFlow, scikit-learn e ferramentas como LangChain, LlamaIndex e Hugging Face.

Como o MLflow funciona?

MLflow é composto por vários componentes que trabalham juntos para fornecer uma plataforma de ML abrangente:

• MLflow Tracking: Registra experimentos rastreando parâmetros, métricas e artefatos.
• MLflow Models: Gerencia modelos de ML, suportando vários formatos.
• MLflow Projects: Empacota o código de ML em um formato reproduzível.
• MLflow Registry: Armazenamento de modelos centralizado para gerenciamento do ciclo de vida do modelo.

Como usar o MLflow?

1. Instale o MLflow: Use o pip para instalar o MLflow: pip install mlflow
2. Rastreie Experimentos: Use a API MLflow Tracking para registrar parâmetros, métricas e artefatos durante suas execuções de treinamento de modelo.
3. Gerencie Modelos: Registre seus modelos no MLflow Model Registry para gerenciar versões e transições.
4. Implante Modelos: Use o MLflow para implantar seus modelos em várias plataformas, como AWS SageMaker, Azure ML ou Kubernetes.

Por que escolher o MLflow?

• Código Aberto: Beneficie-se de uma comunidade vibrante e desenvolvimento transparente.
• Flexibilidade: Integre-se com sua pilha de ML e fluxos de trabalho existentes.
• Escalabilidade: Dimensione seus projetos de ML do protótipo à produção.
• Reprodutibilidade: Garanta que seus experimentos sejam reproduzíveis e auditáveis.

Para quem é o MLflow?

MLflow é projetado para:

• Cientistas de Dados: Para rastrear experimentos e gerenciar modelos de forma eficiente.
• Engenheiros de ML: Para otimizar a implantação e o fornecimento de modelos.
• Profissionais de MLOps: Para gerenciar o ciclo de vida de ML do desenvolvimento à produção.

Aprovado por milhares

MLflow é confiável por milhares de organizações e equipes de pesquisa para fornecer IA pronta para produção. A plataforma se integra com mais de 40 aplicativos e estruturas, incluindo PyTorch, OpenAI, HuggingFace, LangChain, Gemini e TensorFlow.

Primeiros passos com o MLflow

Você pode escolher entre código aberto auto-hospedado e opções de hospedagem gerenciada:

• Código Aberto Auto-Hospedado: Oferece controle total sobre sua infraestrutura com suporte da comunidade.
• Hospedagem Gerenciada: Fornece uma experiência gratuita e totalmente gerenciada, construída e mantida pelos criadores originais do MLflow.

A melhor maneira de gerenciar o ciclo de vida do aprendizado de máquina

MLflow fornece uma solução abrangente para gerenciar o ciclo de vida do aprendizado de máquina, oferecendo ferramentas para rastreamento de experimentos, gerenciamento de modelos e implantação. Ele se integra com várias estruturas populares e oferece flexibilidade e escalabilidade.