Prise en main de MLFlow - Le guide ultime

MLflow est une plateforme open source qui permet de gérer le cycle de vie complet des expériences en Machine Learning. Que vous soyez un débutant ou un expert, MLflow offre des outils puissants pour le suivi des expériences, la gestion des modèles et leur déploiement. Dans cette formation, nous apprendrons à gérer des modèles de machine learning avec MLflow.

MLflow est une plateforme open source qui permet de gérer le cycle de vie

Les composants de MLflow

MLflow Tracking
MLflow Projects
MLflow Models
MLflow Model Registry

1. MLflow Tracking

MLflow Tracking est un composant essentiel qui permet de suivre les expériences. Il vous aide à enregistrer les hyperparamètres, les métriques, les artefacts et le code source associés à chaque exécution. Cela facilite la comparaison des performances des modèles et la reproduction des résultats.

Fonctionnalités clés :
- Suivi des métriques (précision, perte, etc.).
- Enregistrement des hyperparamètres.
- Suivi des artefacts (modèles enregistrés, fichiers de sortie).
- Interface utilisateur pour explorer les exécutions.

2. MLflow Projects

MLflow Projects propose une structure standard pour organiser vos projets Machine Learning. Chaque projet est défini par un fichier MLproject qui spécifie les dépendances, les entrées et les commandes à exécuter.

Avantages :
- Portabilité : facilite le partage de projets entre équipes.
- Répétabilité : exécutez les projets avec les mêmes dépendances et paramètres.

3. MLflow Models

MLflow Models est un composant conçu pour gérer les modèles Machine Learning. Vous pouvez enregistrer un modèle dans différents formats (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, etc.) et le déployer facilement.

Fonctionnalités principales :
- Enregistrement des modèles avec des signatures (entrées/sorties attendues).
- Conversion des modèles dans des formats standardisés comme ONNX.
- Intégration avec des outils de déploiement tels que Docker et Kubernetes.

4. MLflow Model Registry

MLflow Model Registry offre un moyen centralisé de gérer le cycle de vie des modèles (enregistrement, validation, déploiement et archivage).

Étapes clés :
- Enregistrement : Stockez les modèles approuvés dans le registre.
- Transition : Déplacez les modèles entre différents états (staging, production).
- Versionnement : Gérez plusieurs versions d'un même modèle.

MLmodel

MLflow utilise le format MLModel pour stocker toutes les ressources pertinentes d’un modèle dans un dossier

Comprendre le format de modèle MLflow

je vous invite à lire Comprendre le format de modèle MLflow. Dans la prochaine section, nous explorerons en détail comment installer et configurer MLflow pour des projets de machine learning.