In der Welt der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens hat sich die Verwaltung der Daten, Modelle und Ergebnisse dieser Prozesse als eine Herausforderung erwiesen. Eine Lösung, die diese Herausforderung bewältigt, ist MLflow: eine offene Plattform zur Verwaltung des maschinellen Lernens. In diesem Artikel beschäftigen wir uns eingehender mit MLflow, seinen Funktionen und wie es die Arbeit von Data Scientists und MLOps Teams verbessern kann.
MLflow ist eine offene Plattform zur Verwaltung von Arbeitsabläufen im Maschinenlernen. Sie wird von MLOps-Teams und Datenwissenschaftlern verwendet und hat vier Hauptkomponenten: Tracking, Modell, Modellregistrierung und Projekt.
Was ist MLflow?
MLflow ist ein Open-Source-Plattform, die der Verwaltung des gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens dient. Es hat vier Hauptbestandteile:
1. Das Tracking-Element ermöglicht es, Sitzungen für das Training von Maschinenmodellen (sogenannte Läufe) aufzuzeichnen und Abfragen mit Java, Python, R und REST-APIs durchzuführen.
2. Die Modellkomponente stellt eine Standard-Einheit für die Verpackung und Wiederverwendung von maschinellen Lernmodellen bereit.
3. Die Modellregistrierungskomponente ermöglicht eine zentrale Verwaltung von Modellen und deren Lebenszyklus.
4. Die Projektkomponente verpackt den Code, der in Data-Science-Projekten verwendet wird, und stellt sicher, dass er leicht wiederverwendet und Experimente reproduziert werden können.
Zentrale Konzepte in MLflow
Zwei zentrale Konzepte innerhalb von MLflow sind „Run“ und „Experiment“. Ein Run ist eine Sammlung von Parametern, Metriken, Labels und Artefakten, die im Zusammenhang mit dem Trainingsprozess eines maschinellen Lernmodells stehen. Ein Experiment ist die grundlegende Organisationseinheit von MLflow. Alle MLflow-Läufe gehören zu einem Experiment. Für jedes Experiment lassen sich die Ergebnisse unterschiedlicher Läufe analysieren und vergleichen, und Metadaten können problemlos abgerufen werden.
Einsatz von MLflow Tracking
MLflow Tracking ist ein API- und Benutzeroberflächenkomponente, die Daten über maschinelles Lernen experimentiert und ließ Sie anfragen. MLflow Tracking unterstützt Python sowie verschiedene APIs wie REST, Java API und R API. Mit dieser Komponente können verschiedene Aspekte Ihrer Läufe protokolliert werden, darunter die Quelle, die Codeversion, Parameter, Artefakte und die Start- und Endzeit Ihrer Läufe sowie Metriken.
Aufzählung in HTML
- Quelle: Kann der Name der Datei sein, die den Lauf startet.
- Codeversion: Bei Verwendung eines MLflow-Projekts wäre dies das Git-Commit-Hash.
- Parameter: Kann beliebige Schlüssel-Wert-Eingabeparameter sein, solange die Werte und die Schlüssel beide Strings sind.
- Artefakte: Sind Ausgabedateien (in allen Formaten). Artefakte können Bilder, Modelle und Datendateien aufzeichnen.
- Start- und Endzeit: Lassen Sie die Start- und Endzeit Ihres Laufs aufzeichnen.
Fazit
Zusammenfassend ist MLflow eine leistungsstarke Plattform zur Verwaltung von Arbeitsabläufen im maschinellen Lernen. Dank seiner vielseitigen Funktionen und flexiblen Architektur kann es die Arbeit von Data Scientists und MLOps-Teams erheblich erleichtern und optimieren. Die Fähigkeit, Experimente und Läufe zu verfolgen, Modelle zu verwalten und Code projektbezogen zu verpacken, macht MLflow zu einem unverzichtbaren Werkzeug im Arsenal eines jeden, der sich mit maschinellem Lernen befasst.
