MLflow ist eine Open-Source-Plattform für das Management des gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens. Sie bietet Werkzeuge und Schnittstellen zur Verfolgung von Experimenten, zur Verwaltung und Reproduktion von Modellen sowie zur einfachen Bereitstellung von ML-Modellen in Produktionsumgebungen. MLflow besteht aus vier Hauptkomponenten: MLflow Tracking, MLflow Projects, MLflow Models und MLflow Registry. Diese Komponenten ermöglichen es Datenwissenschaftlern und Ingenieuren, ihre ML-Workflows effizient zu organisieren, zu überwachen und zu skalieren, was die Entwicklung und den Einsatz von KI-gestützten Analyselösungen in Unternehmen erheblich erleichtert.

Ludwig Graser

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