MLflow
MLflow é uma plataforma de código aberto projetada para gerenciar o ciclo de vida completo de machine learning. Originalmente desenvolvido pela Databricks, fornece ferramentas para rastrear experimentos, empacotar código e implantar modelos.
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Componentes Principais
- MLflow Tracking: Registra e consulta experimentos (código, dados, configuração e resultados)
- MLflow Projects: Empacota código ML de forma reutilizável e reproduzÃvel
- MLflow Models: Implanta modelos de machine learning em diversos ambientes de servico
- MLflow Registry: Armazenamento centralizado de modelos para gerenciar versões e estágios
Principais Recursos
- Rastreamento de Experimentos: Registra parâmetros, métricas e artefatos de experimentos ML
- Versionamento de Modelos: Rastreia diferentes versões de modelos com linhagem
- Empacotamento de Modelos: Empacota modelos em múltiplos formatos para implantação
- Suporte a Implantação: Implanta em várias plataformas (nuvem, edge, lote)
- Agnóstico de Linguagem: Funciona com Python, R, Java e outras linguagens
- Suporte a Frameworks: CompatÃvel com TensorFlow, PyTorch, scikit-learn e mais
Recursos de Desenvolvimento Assistido por IA
- Avaliação Automatizada de Modelos: Compara modelos em diferentes métricas
- Monitoramento de Performance de Modelos: Rastreia drift e degradação de performance
- Experimentos ReproduzÃveis: Garante resultados consistentes em diferentes ambientes
- Desenvolvimento ML Colaborativo: Compartilha experimentos e modelos entre equipes
BenefÃcios
- Reduz tempo da experimentação à produção
- Melhora governança e conformidade de modelos
- Permite desenvolvimento ML colaborativo
- Fornece trilhas de auditoria para projetos ML