MLflow es una herramienta de código abierto para gestionar todo el ciclo de vida de los modelos de machine learning y las aplicaciones de IA generativa. Ayuda a los equipos a registrar experimentos, versionar modelos y supervisar el comportamiento desde el entrenamiento hasta producción.
Observabilidad y control de IA generativa
MLflow ofrece observabilidad de extremo a extremo para apps generativas y agentes de IA, de modo que los desarrolladores puedan revisar lo ocurrido y comparar cambios a lo largo del tiempo.
Seguimiento de prompts y respuestas
Supervisión de métricas de calidad y resultados de evaluación
Comparación de ejecuciones y versiones entre iteraciones
Uso de la AI gateway integrada y del seguimiento para trabajar con varios proveedores de modelos, incluidos OpenAI, Anthropic, Gemini y otros
Flujo de trabajo de entrenamiento, registro y despliegue
MLflow estructura el camino desde el entrenamiento hasta producción centralizando el seguimiento de experimentos y la gestión de modelos.
Registrar hiperparámetros, métricas y artefactos
Registrar y versionar modelos
Compatibilidad con marcos comunes como PyTorch, TensorFlow, Keras, HuggingFace y Spark
Se adapta a tu stack de datos existente
MLflow se integra en la infraestructura existente y se conecta con canalizaciones de datos y sistemas de orquestación.
Funciona con más de 40 aplicaciones y frameworks
Adecuado para equipos de investigación y entornos de producción a gran escala
