MLflow est une plateforme open source qui permet de gérer le cycle de vie Les composants de MLflow# MLflow Tracking MLflow Projects MLflow Models MLflow Model Registry 1. MLflow Tracking# MLflow Tracking est un composant essentiel qui permet de suivre les expériences. Il vous aide à enregistrer les hyperparamètres, les métriques, les artefacts et le code source associés à chaque exécution. Cela facilite la comparaison des performances des modèles et la reproduction des résultats. Fonctionnalités clés : Suivi des métriques (précision, perte, etc.). Enregistrement des hyperparamètres. Suivi des artefacts (modèles enregistrés, fichiers de sortie). Interface utilisateur pour explorer les exécutions. 2. MLflow Projects# MLflow Projects propose une structure standard pour organiser vos projets Machine Learning. Chaque projet est défini par un fichier MLproject qui spécifie les dépendances, les entrées et les commandes à exécuter. Avantages : Portabilité : facilite le partage de projets entre équipes. Répétabilité : exécutez les projets avec les mêmes dépendances et paramètres. 3. MLflow Models# MLflow Models est un composant conçu pour gérer les modèles Machine Learning. Vous pouvez enregistrer un modèle dans différents formats (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, etc.) et le déployer facilement. Fonctionnalités principales : Enregistrement des modèles avec des signatures (entrées/sorties attendues). Conversion des modèles dans des formats standardisés comme ONNX. Intégration avec des outils de déploiement tels que Docker et Kubernetes. 4. MLflow Model Registry# MLflow Model Registry offre un moyen centralisé de gérer le cycle de vie des modèles (enregistrement, validation, déploiement et archivage). Étapes clés : Enregistrement : Stockez les modèles approuvés dans le registre. Transition : Déplacez les modèles entre différents états (staging, production). Versionnement : Gérez plusieurs versions d'un même modèle. MLmodel# MLflow utilise le format MLModel pour stocker toutes les ressources pertinentes d’un modèle dans un dossier Comprendre le format de modèle MLflow je vous invite à lire Comprendre le format de modèle MLflow. Dans la prochaine section, nous explorerons en détail comment installer et configurer MLflow pour des projets de machine learning.