MLflow – платформа для управления жизненным циклом ML-моделей

Помогает отслеживать эксперименты, управлять моделями и автоматизировать их развертывание.

⚡ Когда использовать? ✅ Логирование экспериментов – отслеживание гиперпараметров и метрик ✅ Управление моделями – регистрация, версия и деплой ✅ Репродуцируемость – восстановление экспериментов с точностью

👨‍💻 Пример из практики: Data Science команда работает над улучшением модели рекомендаций. Через MLflow для логирования экспериментов, тестирует разные алгоритмы, сравнивает метрики и выбирает лучшую версию для продакшна.

🛠 Сравнение с аналогами: 🔹 Weights & Biases → больше для визуализации экспериментов 🔹 Neptune → удобнее для коллаборации в команде 🔹 TensorBoard → фокус на визуализации, без управления моделями 🔹 Kubeflow → сложнее, но глубже интегрирован с Kubernetes