MLFlow : Plataforma open source para el ciclo de vida de ML
MLFlow : en resumen
MLflow es una plataforma de código abierto diseñada para gestionar todo el ciclo de vida del machine learning, incluyendo la experimentación, reproducibilidad, despliegue y gestión centralizada de modelos. Está orientada a científicos de datos, ingenieros de ML y equipos MLOps de todos los tamaños. MLflow es agnóstica al framework y compatible con TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, XGBoost y más. Ofrece una interfaz unificada para registrar experimentos, empaquetar modelos y facilitar su implementación en diferentes entornos.
¿Cuáles son las funciones principales de MLflow?
Seguimiento de experimentos
MLflow Tracking permite registrar y consultar información clave de cada experimento: versiones de código, parámetros, métricas y resultados.
Registro automático: guarda parámetros, métricas y artefactos.
Visualización: compara ejecuciones desde la interfaz web.
APIs disponibles: Python, R, Java y REST.
MLflow Projects
Los Projects proporcionan una estructura estándar para empaquetar código de ciencia de datos de forma reproducible.
Archivo MLproject: define dependencias y comandos de ejecución.
Entornos gestionados: soporte para Conda o Docker.
Control de versiones: integración con Git.
MLflow Models
Ofrece una forma estándar de empaquetar y desplegar modelos de ML en distintos entornos.
Flavors: soporta múltiples bibliotecas de ML.
Despliegue: como API REST, local o en la nube.
Integración: con Azure ML, SageMaker, Kubernetes, entre otros.
Registro de modelos
El Model Registry centraliza la gestión del ciclo de vida de los modelos entrenados.
Versionado: rastrea diferentes versiones del mismo modelo.
Estados del modelo: como “Staging” o “Production”.
Anotaciones: permite comentarios y documentación por versión.
¿Por qué elegir MLflow?
Código abierto: sin dependencia de proveedores ni bloqueos.
Agnóstico al framework: funciona con múltiples bibliotecas y lenguajes.
Escalable: útil tanto para individuos como para grandes equipos.
Extensible: arquitectura flexible que se adapta a distintos flujos.
Comunidad activa: con amplia documentación y soporte técnico.
MLFlow : Sus precios
Standard
Precios
Bajo solicitud
Alternativas de los cliente a MLFlow
Plataforma para desarrollar, entrenar e implementar modelos de machine learning a escala. Ofrece integración con otros servicios y herramientas de IA.
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AWS Sagemaker es una plataforma completa para el ciclo de vida del machine learning, que permite desde la preparación de datos hasta la implementación de modelos. Facilita la creación y entrenamiento de algoritmos a gran escala, con acceso a instancias optimizadas para ML. Además, ofrece herramientas para la supervisión y ajuste automático de modelos, así como integración fluida con otros servicios de AWS, haciendo más eficiente todo el proceso de desarrollo y operación en MLOps.
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Plataforma integral para el ciclo de vida de aprendizaje automático, con herramientas para la creación, implementación y gestión de modelos de IA.
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Google Cloud Vertex AI ofrece una plataforma robusta para la gestión del ciclo completo de aprendizaje automático. Permite a los usuarios desarrollar y depurar modelos, integrando herramientas avanzadas para la implementación y escalado de soluciones de inteligencia artificial. Con su enfoque en la colaboración, facilita el uso compartido de modelos y datos entre equipos, optimizando así la eficiencia en proyectos complejos de MLOps.
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Plataforma integral para el procesamiento de datos, ML y análisis colaborativo. Ofrece herramientas para el desarrollo, implementación y escalado de modelos de ML.
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Databricks es una solución completa que permite a los equipos de datos y científicos de datos trabajar juntos en tiempo real. Facilita el procesamiento de grandes volúmenes de datos, el desarrollo ágil de modelos de machine learning, y la implementación eficiente en producción. Sus características incluyen notebooks interactivas, integración con múltiples fuentes de datos y capacidades avanzadas de análisis. Con esta herramienta, se consigue un flujo trabajo optimizado desde la ingestión de datos hasta su despliegue final.
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