MLflow

MLflow：面向生产就绪 AI 的开源平台

什么是 MLflow？MLflow 是一个开源平台，旨在简化整个机器学习生命周期，从实验和模型训练到部署和监控。它使数据科学家和机器学习工程师能够高效地开发、跟踪和管理他们的模型。

MLflow 的主要特点

• 端到端跟踪： MLflow 提供对实验、参数、指标和工件的全面跟踪。这允许用户重现实验、比较结果并识别性能最佳的模型。
• 模型管理： MLflow 提供一个集中式模型注册表，用于管理模型版本、阶段和元数据。它简化了将模型部署到各种环境的过程。
• 模型部署： MLflow 支持将模型部署到各种平台，包括云平台、容器化环境和边缘设备。它简化了部署过程并确保跨环境的一致性。
• GenAI 应用和代理： 通过端到端跟踪、可观测性和评估来增强 GenAI 应用程序，所有这些都在一个集成平台中。
• 与流行的框架集成： MLflow 与流行的机器学习框架（如 PyTorch、TensorFlow、scikit-learn、XGBoost 等）无缝集成。它还支持与 OpenAI、Hugging Face、LangChain、Anthropic 和 Gemini 等工具集成。

MLflow 如何工作？

MLflow 围绕四个主要组件构建：

1. MLflow Tracking： 记录和管理实验参数、代码版本、指标和输出文件。
2. MLflow Projects： 以可重现的格式打包代码，允许在不同环境中保持一致的执行。
3. MLflow Models： 提供用于打包机器学习模型的标准格式，从而可以轻松部署到各种平台。
4. MLflow Registry： 提供一个集中式存储库来管理和版本化模型，从而促进协作和治理。

为什么选择 MLflow？

• 开源： MLflow 是一个开源平台，这意味着它可以免费使用，并且可以自定义以适应特定需求。
• 灵活性： MLflow 支持各种机器学习框架和部署平台，提供灵活性并避免供应商锁定。
• 可扩展性： MLflow 可以扩展以处理大型数据集和复杂模型，使其适用于小型和大型组织。
• 社区支持： MLflow 拥有庞大而活跃的用户和贡献者社区，为所有级别的用户提供支持和资源。

MLflow 适合谁？

MLflow 专为数据科学家、机器学习工程师以及任何参与机器学习生命周期的人员而设计。它适用于：

• 从事小型项目的个人
• 团队合作开发复杂的机器学习应用程序
• 希望简化其机器学习工作流程的组织

如何使用 MLflow？

要开始使用 MLflow，您可以选择：

• 自托管开源： 在 Apache 2.0 许可下提供对您的基础设施的完全控制以及社区支持。
• 托管： 体验 MLflow 而无需设置麻烦，由 MLflow 的原始创建者构建和维护，具有完全的 OSS 兼容性。免费开始。

集成

MLflow 与各种工具和框架无缝集成，包括：

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

最新消息

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MLflow 是一个强大而通用的平台，用于管理整个机器学习生命周期。其全面的功能、灵活性和可扩展性使其成为各种规模组织的绝佳选择。无论您是跟踪实验、管理模型还是部署 AI 应用程序，MLflow 都提供您成功所需的工具和资源。