MLflow는 기계 학습 수명 주기를 관리하기 위한 오픈 소스 플랫폼입니다. Databricks의 데이터 과학 팀에 의해 만들어졌으며 현재 오픈 소스 커뮤니티에서 관리됩니다. MLflow는 사용자가 다양한 기계 학습 애플리케이션을 빠르고 쉽게 개발하고 관리할 수 있는 도구 세트를 제공합니다.
MLflow는 기계 학습 애플리케이션을 관리하고 배포하기 위한 플랫폼을 제공합니다. 모델 추적, 모델 제공 및 실험 관리의 세 가지 핵심 구성 요소로 구성됩니다. 모델 추적을 통해 사용자는 쉽게 비교하고 모니터링할 수 있도록 매개변수, 버전, 지표 및 기타 교육 기록을 기록할 수 있습니다. 모델 제공은 클라우드 또는 온프레미스 서비스에 대한 기계 학습 모델 배포를 단순화합니다. 실험 관리는 실험의 워크플로우를 관리하고 모델의 여러 실행을 비교하는 플랫폼을 제공합니다.
MLflow는 직관적인 사용자 인터페이스를 갖추고 있으며 데이터 과학자가 기계 학습 모델을 쉽게 개발하고 배포할 수 있는 다양한 유틸리티를 제공합니다. 또한 Python, R 및 Java용 간단한 API가 함께 제공되므로 MLflow를 기존 개발 환경과 쉽게 통합할 수 있습니다.
MLflow는 기계 학습 커뮤니티에서 널리 채택되었습니다. 이는 다양한 종류의 복잡한 기계 학습 파이프라인에 대한 워크플로 프로세스를 간소화하고 대기업에서 모델을 생산하는 데 사용되었습니다. Microsoft, Google, Apple과 같은 여러 기술 회사에서는 기계 학습 모델의 빠른 개발 및 배포를 위해 자사 제품에 MLflow를 통합했습니다.
MLflow는 기계 학습 애플리케이션의 개발 및 배포를 단순화하고 간소화하기 위한 강력한 도구입니다. 기계 학습 노력을 최대한 활용하려는 데이터 과학자와 기계 학습 엔지니어에게 필수품입니다.
