MLflow

什么是 MLflow？

MLflow 是一个开源平台，旨在简化机器学习生命周期，从实验到部署。它解决了管理 ML 项目中的关键挑战，例如跟踪实验、打包代码以实现可重复性以及将模型部署到各种环境。

主要特性和优势

• 实验跟踪： MLflow 允许您在运行 ML 代码时记录参数、代码版本、指标和输出文件。然后，它使您能够可视化和比较结果。
• 模型管理： 管理 ML 模型并进行版本控制，从而方便部署和服务。
• 模型部署： 将模型部署到各种平台，包括 Docker 容器、云平台等。
• GenAI 应用程序增强： 为 GenAI 应用程序提供端到端的跟踪和评估。
• 与流行的框架集成： MLflow 与流行的 ML 框架（如 PyTorch、TensorFlow、scikit-learn）以及 LangChain、LlamaIndex 和 Hugging Face 等工具无缝集成。

MLflow 如何工作？

MLflow 由多个组件组成，这些组件协同工作以提供全面的 ML 平台：

• MLflow Tracking： 通过跟踪参数、指标和工件来记录实验。
• MLflow Models： 管理 ML 模型，支持各种格式。
• MLflow Projects： 以可重现的格式打包 ML 代码。
• MLflow Registry： 用于管理模型生命周期的集中式模型存储。

如何使用 MLflow？

1. 安装 MLflow： 使用 pip 安装 MLflow：pip install mlflow
2. 跟踪实验： 使用 MLflow Tracking API 在模型训练运行期间记录参数、指标和工件。
3. 管理模型： 在 MLflow Model Registry 中注册您的模型以管理版本和转换。
4. 部署模型： 使用 MLflow 将您的模型部署到各种平台，例如 AWS SageMaker、Azure ML 或 Kubernetes。

为什么选择 MLflow？

• 开源： 受益于充满活力的社区和透明的开发。
• 灵活性： 与您现有的 ML 堆栈和工作流程集成。
• 可扩展性： 将您的 ML 项目从原型扩展到生产。
• 可重复性： 确保您的实验可重现和可审计。

MLflow 适合哪些人？

MLflow 专为以下人员设计：

• 数据科学家： 高效地跟踪实验和管理模型。
• ML 工程师： 简化模型部署和服务。
• MLOps 专业人员： 管理从开发到生产的 ML 生命周期。

受到数千人的信任

MLflow 受到数千个组织和研究团队的信任，可用于交付生产就绪的 AI。该平台与 40 多个应用程序和框架集成，包括 PyTorch、OpenAI、HuggingFace、LangChain、Gemini 和 TensorFlow。

MLflow 入门

您可以选择自托管开源和托管选项：

• 自托管开源： 通过社区支持提供对基础设施的完全控制。
• 托管： 提供由 MLflow 的原始创建者构建和维护的免费且完全托管的体验。

管理机器学习生命周期的最佳方法

MLflow 通过提供用于实验跟踪、模型管理和部署的工具，为管理机器学习生命周期提供了一个全面的解决方案。它与许多流行的框架集成，并提供灵活性和可扩展性。