MLFlow : Piattaforma open source per il ciclo di vita ML
MLFlow: in sintesi
MLflow è una piattaforma open source pensata per gestire l'intero ciclo di vita del machine learning: sperimentazione, riproducibilità, deployment e gestione centralizzata dei modelli. È utilizzata da data scientist, ingegneri ML e team MLOps, indipendentemente dal framework scelto. MLflow è compatibile con TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, XGBoost e molti altri, e fornisce un’interfaccia unificata per tracciare esperimenti, impacchettare modelli e distribuirli su vari ambienti.
Quali sono le principali funzionalità di MLflow?
Tracciamento degli esperimenti
MLflow Tracking consente di registrare e confrontare esperimenti, salvando versioni del codice, parametri, metriche e output.
Registrazione automatica: parametri, metriche e artefatti per ogni run.
Visualizzazione: confronto dei risultati via interfaccia grafica.
API disponibili: supporto per Python, R, Java e REST.
MLflow Projects
Offre un formato standard per impacchettare codice e garantire riproducibilità e riutilizzo.
Struttura MLproject: definisce dipendenze e entry point.
Gestione ambienti: supporta Conda e Docker.
Controllo versione: integrazione con Git.
MLflow Models
Permette di impacchettare modelli ML e distribuirli su diverse piattaforme.
Flavors multipli: supporto per molte librerie ML.
Deployment: come API REST, locale o su cloud.
Integrazione: compatibile con SageMaker, Azure ML, Kubernetes.
Registro dei modelli
Il Model Registry gestisce versioni, stati e annotazioni dei modelli ML in un archivio centralizzato.
Versionamento: tracciamento di tutte le versioni di un modello.
Stati del modello: "Staging", "Production", ecc.
Annotazioni: descrizioni e commenti per migliorare la collaborazione.
Perché scegliere MLflow?
Open source: nessun vincolo a fornitori, massima flessibilità.
Indipendente dal framework: si adatta a diversi linguaggi e tool ML.
Scalabile: adatto a singoli utenti e grandi team in produzione.
Estendibile: architettura modulare e personalizzabile.
Comunità attiva: supporto continuo e documentazione dettagliata.
MLFlow: I prezzi
Standard
Prezzi
su domanda
Alternative clienti a MLFlow
Piattaforma avanzata per lo sviluppo, il training e la distribuzione di modelli di machine learning con strumenti integrati e scalabilità automatica.
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AWS Sagemaker offre una soluzione completa per il ciclo di vita del machine learning, consentendo agli utenti di costruire, addestrare e distribuire modelli rapidamente. Con funzionalità come il pre-processing dei dati, l'integrazione di algoritmi predefiniti e supporto per il training distribuito, semplifica notevolmente i processi complessi. La piattaforma supporta anche l'automazione della gestione delle infrastrutture necessarie per la scalabilità, rendendo accessibile ai team l'innovazione nelle applicazioni AI.
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Piattaforma integrata per l'apprendimento automatico che semplifica la creazione, il training e la gestione dei modelli AI con strumenti avanzati di collaborazione e scalabilità.
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Piattaforma MLOps che offre integrazione dati, ottimizzazione del machine learning e collaborazione in team per sviluppare modelli predittivi con facilità.
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Questa soluzione MLOps fornisce strumenti avanzati per l'integrazione dei dati, la gestione dei flussi di lavoro e la scalabilità degli algoritmi di machine learning. Con funzionalità di collaborazione in tempo reale, consente ai team di lavorare insieme su progetti complessi, facilitando l'implementazione e l'ottimizzazione di modelli predittivi. Supporta vari linguaggi e framework, promuovendo un ambiente agile e adattabile alle esigenze specifiche delle aziende.
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