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MLflow : une plateforme open source pour simplifier le cycle de vie de Machine Learning

Par:
fredericmazue

ven, 30/08/2019 - 16:30

MLflow est une plate-forme open source pour le cycle de vie de l’apprentissage automatique. MLflow repose sur une philosophie d'interface ouverte, définissant plusieurs abstractions clés permettant d'intégrer facilement les algorithmes existants d'infrastructure et d'apprentissage automatique au système. Cela signifie que si vous êtes un développeur qui souhaite tirer parti de MLflow et que vous utilisez un framework particulier actuellement non pris en charge, ce concept interface ouverte facilite l'intégration de ce framework et l'utilisation de la plate-forme. En pratique, cela signifie que MLflow est conçu en principe pour fonctionner avec toutes les bibliothèques d’apprentissage automatique ou tous les langages de programmation.

En outre, MLflow veut faciliter la reproductibilité, ce qui signifie que le même code d'apprentissage de machine de formation ou de production est conçu pour s'exécuter avec les mêmes résultats, quels que soient les environnements, que ce soit dans le cloud, sur une machine locale ou dans un ordinateur portable. Enfin, MLflow est conçue avec une évolutivité en tête, ce qui signifie qu’elle est tout aussi utile à une petite équipe de spécialistes de l’informatique qu'à une grande organisation composée potentiellement de milliers de praticiens de l’apprentissage automatique.

MLflow propose un ensemble d’API légères pouvant être utilisées avec n’importe quelle application ou bibliothèque d’apprentissage automatique existante (TensorFlow, PyTorch, XGBoost, etc.).

MLflow est un logiciel libre sous licence Apache 2.0, disponible sur GitHub.