MLflow

Acompanhe experimentos e envie modelos sem a planilha
Frameworks de ML & MLOpsRastreamento de experimentosApache-2.0Executa localmentePythonIniciante
OSAI Pulse ⓘ ★★★★★★★★★★ /100 sinais rastreados
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O que é o MLflow?

O MLflow registra cada execução, seus parâmetros e métricas, e depois empacota o modelo vencedor para implantação — a resposta aberta ao Weights & Biases.

Por que as pessoas escolhem o MLflow

MLflow em resumo

CategoriaFrameworks de ML & MLOps
TipoRastreamento de experimentos
LicençaApache-2.0
Executa localmenteSim
Construído comPython
Nível de habilidadeIniciante
Melhor paraqualquer equipe que perdeu o controle de qual execução produziu o bom modelo

Alternativas de código aberto ao MLflow

Outros frameworks de ml de código aberto & ferramentas de mlops que valem a pena comparar:

DagsterOrquestração que pensa em ativos de dados, não em tarefasTensorFlowO framework de deep learning do Google, construído para produçãoPyTorchO framework em que quase todos os modelos de IA modernos são escritosOpenCVA biblioteca de visão computacional sobre a qual tudo mais é construídoscikit-learnAprendizado de máquina clássico, feito corretamenteApache AirflowAgende e monitore pipelines de dadosRayEscale Python de um laptop para um clusterJAXNumPy com autodiff, JIT e TPUsXGBoostAinda é o melhor em dados tabularesLabel StudioRotule qualquer coisa — texto, imagens, áudio, vídeoONNXMova um modelo entre frameworks e tempos de execuçãoLightGBMAumento de gradiente que treina rapidamente em grandes tabelasCVATAnotação séria para visão computacionalDVCGit para conjuntos de dados e modelosOptunaEncontre os hiperparâmetros certos sem adivinhação

MLflow em comparação

MLflow vs DagsterMLflow vs TensorFlowMLflow vs PyTorchMLflow vs OpenCVMLflow vs scikit-learnMLflow vs Apache AirflowMLflow vs RayMLflow vs JAXMLflow vs XGBoostMLflow vs Label StudioMLflow vs ONNXMLflow vs LightGBMMLflow vs CVATMLflow vs DVCMLflow vs Optuna

FAQ

O MLflow é gratuito?

O MLflow é gratuito e de código aberto (licença Apache-2.0), então você pode usá-lo, hospedá-lo e modificá-lo sem custo.

Posso executar o MLflow localmente?

Sim. O MLflow é projetado para ser executado em sua própria máquina ou servidor, mantendo seus dados privados.

Qual é a melhor alternativa ao MLflow?

Alternativas populares de código aberto incluem Dagster, TensorFlow, PyTorch. Veja as comparações acima para escolher.

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