¨¦ uma ferramenta de c¨®digo aberto para rastreamento de experimentos de aprendizado de m¨¢quina e gerenciamento de ciclo de vida. O fluxo de trabalho para desenvolver e evoluir continuamente um modelo de aprendizado de m¨¢quina inclui uma s¨¦rie de experimentos (uma cole??o de execu??es), rastreamento de desempenho desses experimentos (uma cole??o de m¨¦tricas) e rastreamento e ajuste de modelos (projetos). O MLflow facilita esse fluxo de trabalho muito bem, suportando os padr?es abertos existentes e se integrando bem com muitas outras ferramentas no ecossistema. O na nuvem, dispon¨ªvel em AWS e Azure, est¨¢ amadurecendo rapidamente e temos usado com sucesso em nossos projetos. Consideramos o MLflow uma ¨®tima ferramenta para gerenciamento e rastreamento de modelos, com suporte para modelos de intera??o baseados em UI e API. Nossa ¨²nica e crescente preocupa??o ¨¦ que o MLflow tenta entregar muitas quest?es conflitantes como uma ¨²nica plataforma, por exemplo, modelos de servi?o e pontua??o.
¨¦ uma ferramenta de c¨®digo aberto para rastreamento de experimentos de aprendizado de m¨¢quina e gerenciamento de ciclo de vida. O fluxo de trabalho para desenvolver e evoluir continuamente um modelo de aprendizado de m¨¢quina inclui uma s¨¦rie de experimentos (uma cole??o de execu??es), rastreamento de desempenho desses experimentos (uma cole??o de m¨¦tricas) e rastreamento e ajuste de modelos (projetos). O MLflow facilita esse fluxo de trabalho muito bem, suportando os padr?es abertos existentes e se integrando bem com muitas outras ferramentas no ecossistema. O na nuvem, dispon¨ªvel em AWS e Azure, est¨¢ amadurecendo rapidamente e temos usado com sucesso em nossos projetos. Consideramos o MLflow uma ¨®tima ferramenta para gerenciamento e rastreamento de modelos, com suporte para modelos de intera??o baseados em UI e API. Nossa ¨²nica e crescente preocupa??o ¨¦ que o MLflow tenta entregar muitas quest?es conflitantes como uma ¨²nica plataforma, por exemplo, modelos de servi?o e pontua??o.
