MLflow ist ein Open-Source-Tool für die Verwaltung des gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen und GenAI-Anwendungen. Es hilft Teams, Experimente zu protokollieren, Modelle zu versionieren und das Verhalten vom Training bis zur Produktion zu überwachen.
GenAI-Observability und Kontrolle
MLflow bietet End-to-End-Observability für generative Apps und KI-Agenten, sodass Entwickler nachvollziehen können, was passiert ist, und Änderungen über die Zeit vergleichen können.
Prompts und Antworten verfolgen
Qualitätsmetriken und Evaluierungsergebnisse überwachen
Runs und Versionen über Iterationen hinweg vergleichen
Das integrierte KI-Gateway und Tracking nutzen, um mit mehreren Modellanbietern zu arbeiten, darunter OpenAI, Anthropic, Gemini und andere
Workflow für Training, Registry und Deployment
MLflow strukturiert den Weg vom Training zur Produktion durch die Zentralisierung von Experiment-Tracking und Modellmanagement.
Hyperparameter, Metriken und Artefakte protokollieren
Modelle registrieren und versionieren
Gängige Frameworks wie PyTorch, TensorFlow, Keras, HuggingFace und Spark unterstützen
Passt in Ihren bestehenden Data Stack
MLflow lässt sich in bestehende Infrastrukturen integrieren und verbindet sich mit Datenpipelines und Orchestrierungssystemen.
Funktioniert mit mehr als 40 Anwendungen und Frameworks
Geeignet für Forschungsteams und große Produktionsumgebungen
