MLflow

MLflowとは？

MLflowは、実験からデプロイメントまで、機械学習のライフサイクルを効率化するために設計されたオープンソースのプラットフォームです。MLプロジェクトの管理における主要な課題、例えば、実験の追跡、再現性のためのコードのパッケージ化、および様々な環境へのモデルのデプロイメントなどに対応します。

主な機能と利点

• 実験の追跡： MLflowを使用すると、MLコードの実行時にパラメータ、コードのバージョン、メトリクス、および出力ファイルをログに記録できます。その後、結果を視覚化して比較することができます。
• モデル管理： MLモデルを管理およびバージョン管理し、簡単なデプロイメントとサービングを促進します。
• モデルのデプロイメント： Dockerコンテナ、クラウドプラットフォームなど、さまざまなプラットフォームにモデルをデプロイします。
• GenAIアプリケーションの強化： GenAIアプリのエンドツーエンドの追跡と評価。
• 一般的なフレームワークとの統合： MLflowは、PyTorch、TensorFlow、scikit-learnなどの一般的なMLフレームワークや、LangChain、LlamaIndex、Hugging Faceなどのツールとシームレスに統合できます。

MLflowの仕組み

MLflowは、包括的なMLプラットフォームを提供するために連携するいくつかのコンポーネントで構成されています。

• MLflow Tracking： パラメータ、メトリクス、およびアーティファクトを追跡して実験を記録します。
• MLflow Models： MLモデルを管理し、さまざまな形式をサポートします。
• MLflow Projects： MLコードを再現可能な形式でパッケージ化します。
• MLflow Registry： モデルのライフサイクルを管理するための一元化されたモデルストア。

MLflowの使い方？

1. MLflowをインストール： pipを使用してMLflowをインストールします：pip install mlflow
2. 実験を追跡： MLflow Tracking APIを使用して、モデルのトレーニング実行中にパラメータ、メトリクス、およびアーティファクトをログに記録します。
3. モデルを管理： MLflow Model Registryにモデルを登録して、バージョンとトランジションを管理します。
4. モデルをデプロイ： MLflowを使用して、AWS SageMaker、Azure ML、またはKubernetesなどのさまざまなプラットフォームにモデルをデプロイします。

MLflowを選ぶ理由？

• オープンソース： 活気のあるコミュニティと透明性の高い開発から恩恵を受けます。
• 柔軟性： 既存のMLスタックおよびワークフローと統合します。
• スケーラビリティ： MLプロジェクトをプロトタイプから本番環境にスケールします。
• 再現性： 実験が再現可能で監査可能であることを保証します。

MLflowは誰のため？

MLflowは以下を対象として設計されています。

• データサイエンティスト： 実験を追跡し、モデルを効率的に管理するため。
• MLエンジニア： モデルのデプロイメントとサービングを効率化するため。
• MLOpsプロフェッショナル： 開発から本番環境までのMLライフサイクルを管理するため。

多くの企業から信頼

MLflowは、本番環境に対応したAIを提供するために、数千の組織や研究チームから信頼されています。このプラットフォームは、PyTorch、OpenAI、HuggingFace、LangChain、Gemini、TensorFlowなど、40を超えるアプリやフレームワークと統合されています。

MLflowを始める

セルフホスト型のオープンソースとマネージドホスティングのオプションから選択できます。

• セルフホスト型のオープンソース： コミュニティサポートにより、インフラストラクチャを完全に制御できます。
• マネージドホスティング： MLflowの元の作成者によって構築および保守されている、無料の完全にマネージドされたエクスペリエンスを提供します。

機械学習ライフサイクルを管理する最良の方法

MLflowは、実験の追跡、モデルの管理、およびデプロイメントのためのツールを提供することにより、機械学習ライフサイクルを管理するための包括的なソリューションを提供します。多数の一般的なフレームワークと統合されており、柔軟性とスケーラビリティを提供します。