ツール情報
MLflowは、機械学習および生成AIモデルを簡単に作成・強化するための強力なオープンソースのMLOpsプラットフォームです。.
MLflowは、機械学習および生成AIプロジェクトに取り組む全プロセスを合理化し、開発者が複雑な現実の課題に取り組むのを容易にします。新しいモデルを開発する場合でも、既存のモデルを微調整する場合でも、このプラットフォームはあなたをサポートするように設計されています。.
MLflowの際立った特徴の1つは、実験を追跡し、結果を視覚化する能力です。これにより、異なるアプローチのパフォーマンスを簡単に確認でき、最適な進むべき道を選択するのが簡単になります。さらに、モデル評価のための組み込みツールや便利なモデルレジストリがあるため、モデルの管理がはるかに簡単になります。.
MLflowは包括的で、機械学習ワークフローのすべての側面を最初から最後までカバーしています。従来の機械学習と最新の生成AIアプリケーションの両方に最適です。プロジェクトのライフサイクルを通じて作業する際、MLflowは生成AIの出力の品質を維持し、プロンプトエンジニアリングを支援し、微調整セッション中の進捗を追跡します。.
モデルのデプロイに関しては、MLflowはそれらをパッケージ化し、安全に保つことを容易にし、スケールでホストできるようにします。この柔軟性により、クラウドサービス、データセンター、さらには自分の個人用コンピュータなど、さまざまなプラットフォームでMLflowを実行できます。.
さらに、MLflowはPyTorch、HuggingFace、OpenAI、LangChain、Spark、Keras、TensorFlow、Prophet、scikit-learn、XGBoost、LightGBM、CatBoostなど、幅広い人気ツールやプラットフォームとのシームレスな統合を提供します。これにより、MLflowの強力な機能を活用しながら、既存のワークフローを最大限に活用できます。.
∞利点と欠点
利点
- Kerasと接続
- Prophet
- 強力な視覚化ツール
- 完全なワークフローを管理
- Spark
- TensorFlow
- オープンソースプラットフォーム
- アプリケーションの構築を支援
- 世界中の企業に使用されている
- PC
- scikit-learnと接続
- Databricksで動作
- PyTorchと接続
- モデルレジストリ
- 大規模にLLMを安全にホスト
- モデル評価
- 調整中の進捗を追跡
- CatBoost
- XGBoost
- 大規模にモデルを安全にホスト
- 定期的なバージョン更新
- LangChainと接続
- クラウド
- 毎月1400万回以上のダウンロード
- モデルのパッケージ化とデプロイを支援
- 世界中の600人以上の貢献者
- チュートリアル
- グローバルな貢献者の活発なコミュニティ
- LightGBMと接続
- ハウツーガイドを提供
- ファインチューニングの進捗を追跡
- 実験追跡機能
欠点
- ワークフロー自動化が少ない
- グラフィカルユーザーインターフェースがありません
- 自動ハイパーパラメータチューニングなし
- Python環境に依存
- 限られたアルゴリズムオプション
- カスタマーサポートなし
- ドキュメントが完全ではない
- ライブチームワークなし
- 設定が複雑
- 統合の選択肢が少ない
