В ML Platform от VK Cloud теперь доступен MLflow — нативный инструмент для управления жизненным циклом моделей машинного обучения. Сейчас можно бесплатно протестировать на платформе VK Cloud.
MLflow позволяет реализовать концепцию MLOps: отслеживать работу с ML-моделями и воспроизводить эксперименты с данными, деплоить ML-модели и организовывать совместную работу команд над задачами по ML и Data Science. Это сокращает время выпуска моделей в продакшен и позволяет стандартизировать процессы машинного обучения в компании.
MLflow состоит из нескольких компонентов:
MLflow Tracking — предоставляет удобный интерфейс, в котором можно просматривать графики, примеры данных, дата-сеты, метрики и параметры моделей.
MLflow Models — отвечает за упаковку и публикацию моделей. Позволяет использовать модель в различных инструментах и фреймворках без необходимости дополнительных интеграций.
MLflow Model Registry — центральный репозиторий, который отвечает за хранение моделей, управляет жизненным циклом моделей и позволяет добавлять теги и описание для каждой. Также он позволяет сравнивать разные модели между собой, например, чтобы увидеть различия в параметрах.
MLflow Projects — способ организации и описания кода. Каждый проект описывается отдельным файлом MLProject в формате yaml. В нем указываются имя проекта, окружение и Entrypoints. Это позволяет воспроизводить эксперимент в другом окружении.
В ML Platform реестр моделей, метаданных и артефактов интегрирован с JupyterHub. В будущем появится интеграция с S3 и DBaaS.
Протестировать работу MLflow в VK Cloud можно в рамках бета-теста ML Platform. Оставьте заявку по ссылке.
Источник новости: habr.com
