MLflow
mlops platform
Plataforma open-source para lifecycle de ML
Lenguajes soportados
Conceptos clave
runsexperimentsmodelsregistry
Ventajas y Desventajas
Ventajas
- + Experiment tracking excelente
- + Model registry
- + Multi-framework
- + Open-source
- + Tracking de experimentos completo
- + Model registry integrado
- + Agnostico al framework de ML
- + UI web intuitiva
- + Despliegue de modelos simplificado
- + Open source con opcion enterprise (Databricks)
Desventajas
- - UI puede ser básica
- - Scaling requiere trabajo
- - Feature store limitado
- - Escalabilidad requiere configuracion
- - UI puede ser lenta con muchos experimentos
- - Integracion de equipos puede ser compleja
- - Algunas funciones requieren Databricks
- - Curva de aprendizaje para features avanzadas
Casos de Uso
- Experiment tracking
- Model versioning
- Reproducibilidad
- Model deployment
- Tracking de experimentos de ML
- Versionado y registro de modelos
- Reproducibilidad de experimentos
- Despliegue de modelos a produccion
- Comparacion de modelos
- Colaboracion en equipos de ML