MLflow — открытый инструмент для управления жизненным циклом моделей машинного обучения и GenAI-приложений. Он помогает фиксировать эксперименты, версионировать модели и отслеживать их поведение от обучения до продакшена.
Наблюдаемость и контроль GenAI-приложений
MLflow добавляет сквозную наблюдаемость для генеративных приложений и AI-агентов. Разработчик видит запросы и ответы, метрики качества, результаты оценок и сравнение версий. Встроенный AI-gateway и трекинг упрощают работу сразу с несколькими провайдерами моделей, включая OpenAI, Anthropic, Gemini и другие.
Управление обучением и деплоем моделей
Инструмент структурирует весь цикл обучения: от логирования гиперпараметров и метрик до регистрации артефактов и развёртывания. Поддерживаются популярные фреймворки — PyTorch, TensorFlow, Keras, HuggingFace, Spark. Это снижает хаос в экспериментах и ускоряет переход от ноутбука к продакшену.
Интеграции в существующий стек данных
MLflow встраивается в текущую инфраструктуру: работает с более чем 40 приложениями и фреймворками, подключается к пайплайнам данных и системам оркестрации. Инструмент подходит как для исследовательских команд, так и для крупных продакшен-сред.
