MLflow MLflow

MLflow は、エンド ツー エンドの機械学習ライフサイクルを管理するためのオープンソース プラットフォームです。MLflow is an open source platform for managing the end-to-end machine learning lifecycle. これには 3 つの主要なコンポーネントがあります。追跡、モデル、およびプロジェクトです。It has three primary components: Tracking, Models, and Projects:

  • 追跡:実験を追跡し、パラメーターと結果を記録および比較します。Tracking: Allows you to track experiments to record and compare parameters and results.
  • モデル:各種 ML ライブラリのモデルから、モデル提供および推論のプラットフォームまでさまざまなものを管理し、展開できます。Models: Allow you to manage and deploy models from a variety of ML libraries to a variety of model serving and inference platforms.
  • プロジェクト:再利用と再現が可能な形式で ML コードをパッケージ化して、他のデータ サイエンティストと共有したり、運用環境に転送したりします。Projects: Allow you to package ML code in a reusable, reproducible form to share with other data scientists or transfer to production.

MLflow は JavaPythonRREST の各 API をサポートします。MLflow supports Java, Python, R, and REST APIs.

Azure Databricks で提供される MLflow は、フル マネージドかつホスト型のバージョンであり、エンタープライズ セキュリティ機能や高可用性に加えて、実験と実行の管理やノートブック リビジョン キャプチャなど、その他の Azure Databricks ワークスペース機能が統合されています。Azure Databricks provides a fully managed and hosted version of MLflow integrated with enterprise security features, high availability, and other Azure Databricks workspace features such as experiment and run management and notebook revision capture. MLflow on Azure Databricks は、機械学習モデルのトレーニング実行を追跡および保護し、機械学習プロジェクトを実行するための統合エクスペリエンスを提供します。MLflow on Azure Databricks offers an integrated experience for tracking and securing machine learning model training runs and running machine learning projects.

最初のトピックでは、基本的な MLflow 追跡 API の例を示すクイック スタートを紹介します。The first topic provides a quick start that demonstrates the basic MLflow tracking APIs. 以降のトピックでは、個々の MLflow コンポーネントと、Azure Databricks 内でこれらのコンポーネントがホストされるしくみについて説明します。The subsequent topics introduce each MLflow component and describe how these components are hosted within Azure Databricks. 多数の Azure Databricks ノートブックと、各 MLflow コンポーネントの使用方法を示す例が含まれます。They include numerous Azure Databricks notebooks and examples that illustrate how to use each MLflow component.