MLflow
La plateforme MLOps open source qui trace, versionne et déploie vos modèles.
MLflow enregistre chaque expérience (paramètres, métriques, artefacts), centralise les modèles dans un registre versionné avec alias et tags, puis les package pour le serving, avec évaluation et tracing des applications LLM. Open source, agnostique du framework, managé sur Databricks et disponible sur les grands clouds, c'est notre choix pour sortir le ML du notebook et le rendre reproductible et auditable.
Ce que MLflow apporte à votre projet.
Cas d'usage typiques : Suivi d'expériences, registre de modèles, mise en production ML et LLM.
- 01
Tracking : paramètres, métriques et artefacts de chaque run, comparés côte à côte.
- 02
Model Registry : versions, alias et tags, promotion contrôlée en prod.
- 03
Packaging standard servable en API REST, Docker ou endpoint cloud.
- 04
Évaluation et tracing LLM : prompts, agents et RAG observables.
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