MLFlow : Open-Source-Plattform für den ML-Lifecycle
MLFlow: Im Überblick
MLflow ist eine Open-Source-Plattform zur Verwaltung des gesamten Machine-Learning-Lebenszyklus – von Experimenten über Reproduzierbarkeit bis zur Bereitstellung und Modellverwaltung. Sie richtet sich an Data Scientists, ML-Ingenieure und MLOps-Teams und ist unabhängig von Frameworks. MLflow lässt sich mit TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, XGBoost und vielen weiteren Tools integrieren und unterstützt Einzelpersonen sowie große Teams bei der Entwicklung produktionsreifer ML-Workflows.
Was sind die Hauptfunktionen von MLflow?
Experiment-Tracking
MLflow Tracking ermöglicht die Protokollierung und Analyse von ML-Experimenten mit allen relevanten Informationen wie Code-Versionen, Parametern, Metriken und Ausgaben.
Logging: Automatisches Speichern von Runs, Parametern, Artefakten.
Visualisierung: Vergleich von Runs über das MLflow UI.
APIs: Zugriff über Python, R, Java oder REST.
MLflow Projects
Mit MLflow Projects lassen sich ML-Pipelines in einem standardisierten Format kapseln, um sie reproduzierbar und portabel zu machen.
Struktur: Projektbeschreibung über eine MLproject-Datei.
Umgebungsmanagement: Unterstützung für Conda und Docker.
Versionskontrolle: Git-Integration zur Nachverfolgung von Code.
MLflow Models
MLflow Models bietet ein einheitliches Format zum Packen und Bereitstellen von ML-Modellen auf verschiedenen Plattformen.
Flavors: Unterstützung zahlreicher ML-Frameworks.
Deployment: Bereitstellung als REST-API lokal oder in der Cloud.
Integration: Kompatibel mit Azure ML, SageMaker, Kubernetes.
Model Registry
Das zentrale Modell-Register ermöglicht die Verwaltung von Modellen über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg.
Versionierung: Alle Modellversionen im Überblick.
Statusmanagement: Übergänge zwischen Entwicklungs-, Test- und Produktionsstatus.
Kommentare und Doku: Zusammenarbeit durch Beschreibungen und Metadaten.
Warum MLflow nutzen?
Open Source: Keine Anbieterbindung, frei anpassbar.
Framework-unabhängig: Funktioniert mit vielen ML-Bibliotheken.
Skalierbar: Für Einzelpersonen und produktive ML-Teams geeignet.
Erweiterbar: Architektur lässt sich individuell anpassen.
Starke Community: Breite Unterstützung und gute Dokumentation.
MLFlow: Preise
Standard
Tarif
auf Anfrage
Kundenalternativen zu MLFlow
Eine umfassende Plattform für maschinelles Lernen, die Modelltraining, Deployment und Monitoring automatisiert.
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AWS Sagemaker bietet eine vollständige Suite von Funktionen für maschinelles Lernen. Dazu gehören die Automatisierung von Modelltraining, die Bereitstellung in der Cloud und kontinuierliches Monitoring der Modelle. Benutzer profitieren von integrierten Algorithmen und benutzerfreundlichen Tools, um Daten vorzubereiten, Modelle zu erstellen und diese effizient zu verwalten. Die Unterstützung für verschiedene Frameworks erleichtert außerdem den Einstieg in TensorFlow, PyTorch und andere gängige ML-Umgebungen.
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Eine Plattform zur Verwaltung des gesamten Lebenszyklus von ML-Modellen, die skalierbare Infrastruktur, Automatisierung und nahtlose Integration bietet.
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Google Cloud Vertex AI ist eine umfassende MLOps-Lösung, die es Nutzern ermöglicht, den Lebenszyklus von maschinellem Lernen effizient zu verwalten. Die Software bietet skalierbare Infrastruktur für das Training und die Bereitstellung von Modellen sowie Automatisierungstools, um Prozesse zu optimieren. Sie integriert sich nahtlos in bestehende Google Cloud-Dienste und fördert die Zusammenarbeit durch Benutzerfreundlichkeit, wobei auch Modelle in verschiedenen Umgebungen ausprobiert werden können.
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Eine Plattform zur Datenanalyse und KI-Entwicklung, die leistungsstarke Notebooks, ein skalierbares Data Lakehouse und integrierte MLOps-Funktionen bietet.
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Databricks kombiniert die Leistungsfähigkeit von Data Lakes und Data Warehouses in einem einheitlichen Lakehouse. Diese Lösung ermöglicht es Teams, gemeinsam an Datenprojekten zu arbeiten, mit interaktiven Notebooks in Python, R und Scala. Durch die nahtlose Integration von MLOps-Funktionen beschleunigt sie den gesamten Lifecycle von Machine Learning-Projekten, von der Entwicklung bis zur Bereitstellung. Benutzer profitieren von einem benutzerfreundlichen Interface, automatisierter Skalierung und fortschrittlichen Sicherheitsfunktionen.
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