MLflow

MLflow는 모든 ML 학습 실행의 파라미터, 지표, 아티팩트를 추적하여 팀이 실험을 비교하고 결과를 재현할 수 있게 해주며, 학습된 모델을 여러 서빙 프레임워크에서 동작하는 표준 형식으로 패키징하고, 버전 관리와 프로덕션으로의 모델 승격을 위한 모델 레지스트리를 관리합니다. 프레임워크에 구애받지 않으며 카탈로그에 이미 있는 PyTorch, TensorFlow, scikit-learn 등과 함께 동작합니다.

MLflow는 흩어진 노트북과 스프레드시트 대신 체계적으로 실험을 추적하고 모델을 관리해야 하는 데이터 과학 팀에 적합하며, 카탈로그의 ML 프레임워크 항목에 현재 빠져 있는 MLOps의 공백을 채워줍니다.