MLflow Tracking est un composant clé de la plateforme open source MLflow, conçu pour enregistrer, organiser et comparer des expériences de machine learning. Il permet aux équipes IA de journaliser paramètres, métriques, artefacts et versions de code, afin d’assurer une traçabilité complète et une reproductibilité fiable.

Utilisé dans les domaines de la recherche et de l’industrie, MLflow Tracking est compatible avec la plupart des frameworks (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch…) et fonctionne aussi bien en local que sur des serveurs distants.

Avantages clés :

• Journalisation complète des entrées, sorties et métadonnées d’expériences

• Interface web pour la recherche, le tri et la comparaison des runs

• Fonctionne de manière indépendante des frameworks et du stockage

Quelles sont les fonctionnalités principales de MLflow Tracking ?

Journalisation complète des expériences

• Enregistre les paramètres, métriques, balises et fichiers de sortie

• Prise en charge des artefacts personnalisés (modèles, graphes, logs)

• Associe chaque run à une version de code et un environnement

• Peut fonctionner en local ou avec un serveur de suivi distant

Comparaison et recherche de runs

• Interface web pour filtrer et visualiser les expériences par paramètres ou résultats

• Comparaison côte à côte des runs pour analyser les performances

• Suivi des courbes d’apprentissage, des scores et des échecs

• Utile pour l’optimisation des hyperparamètres et le diagnostic

Reproductibilité et intégration au cycle MLflow

• Compatible avec MLflow Projects et MLflow Models

• Enregistre le contexte complet d’un run (code, environnement, entrées)

• Peut lier les runs à des modèles dans le Model Registry

• Facilite la reproduction exacte d’une expérience

Stockage flexible et options de déploiement

• Fonctionne avec un système de fichiers local, une base SQLite ou un serveur REST

• Adaptable aux besoins individuels ou aux environnements cloud d’entreprise

• API REST pour journaliser à distance ou accéder aux données

• Facile à faire évoluer d’un usage local à un déploiement d’équipe

Intégration légère avec tous les frameworks

• API Python simple pour ajouter des logs manuellement ou automatiquement

• Compatible avec notebooks, scripts et pipelines ML

• S’intègre bien avec Airflow, Kubeflow ou Databricks

• Nécessite peu de modifications dans le code utilisateur

Pourquoi choisir MLflow Tracking ?

• Standardise le suivi et la comparaison d’expériences ML

• Indépendant du framework, facile à intégrer

• Favorise la collaboration et la reproductibilité scientifique

• S’adapte aux besoins locaux comme aux environnements industriels

• S’insère dans un écosystème mature avec modèle, packaging et déploiement