概述
这很重要，因为它为构建模型的混乱、迭代过程带来了秩序和可重复性。
深入探讨
MLflow, created by Databricks and released in 2018, helps organize experiments and model artifacts. Tracking records run parameters, metrics, and artifacts so teams can compare results. Projects describes reusable code and environments, while the Model format packages supported framework flavors and metadata. The Model Registry stores registered models and their versions. Current registry workflows use tags and reassignable aliases; fixed stages such as Staging and Production are deprecated. A team still defines its own evaluation and approval process rather than assuming the registry automatically certifies a model. MLflow supports several machine-learning frameworks and also provides tools for tracing and evaluating generative-AI applications.
现实世界的实施
数据科学团队使用 MLflow Tracking 记录每次训练运行，然后在 UI 中比较数十次运行，以选择性能最佳的模型。
A team evaluates a registered model version before assigning its deployment alias to that approved version.
团队以 MLflow 格式打包模型一次，然后将相同的工件部署到 REST 端点、批处理作业和云平台。
LLM 应用程序团队使用 MLflow 跟踪来记录每个调用的提示、响应和延迟，从而调试行为不当的代理。
MLflow 和模型生命周期跟踪的未来
MLflow 正在积极扩展到生成式 AI，增加了 LLM 应用程序的跟踪、提示管理以及链和代理的评估工具。期望对跟踪非确定性 LLM 输出、数据集和提示版本控制以及与更广泛的可观察性堆栈的集成提供更深入的支持。随着注册中心的成熟，它越来越多地充当治理中心，团队在生产环境中批准、审核和回滚经典模型和生成人工智能系统。
付诸实践
为什么这很重要
- 成本与预算. 多年来，架构决策决定着性能和运营成本。
- 更清晰的判决. 技术教育帮助团队选择正确的堆栈，而不仅仅是最新的堆栈。
- 质量控制. 更好的工程选择可以减少生产中的可靠性事故。
留意
- 优化一项基准测试可以隐藏更广泛的系统弱点。
- 基础设施和维护成本常常被低估。
- 随着系统变得更加复杂，安全性和可观察性差距可能会扩大。
后续步骤
- 在实施之前定义延迟、质量和成本目标。
- 在实际负载和数据条件下进行基准测试。
- 仪器监控错误、漂移和用户影响。
- 在扩展之前准备回滚和事件响应路径。
不断探索
常见问题
什么是 MLflow 和模型生命周期跟踪？
MLflow 是一个开源平台，用于管理机器学习生命周期，从实验跟踪到模型打包和部署。这很重要，因为它为构建模型的混乱、迭代过程带来了秩序和可重复性。
MLflow Tracking 为数据科学家解决的主要问题是什么？
跟踪记录每次运行的输入和结果，以便团队可以比较实验并重现最佳模型。
哪个 MLflow 组件存储已注册的模型版本及其标签或别名？
The registry manages model versions and named references. Fixed lifecycle stages are deprecated in favor of workflows using aliases and tags.
MLflow“与框架无关”是什么意思？
MLflow 支持广泛的框架，这是它成为事实上的标准的主要原因。
MLflow 模型格式的目的是什么？
模型格式标准化了打包，因此可以将相同的工件加载回或提供给多个目标，而无需重写代码。
哪家公司创建了 MLflow？
MLflow 由 Databricks 创建并于 2018 年开源发布。