MLflow

Plataforma de ingeniería de IA de código abierto para gestionar el ciclo de vida completo del aprendizaje automático. Rastrea experimentos, compara ejecuciones, empaqueta modelos reproducibles y sirve predicciones desde un panel web.

Qué puedes hacer después del despliegue

1. Visita tu dominio — accede a la UI de seguimiento de MLflow
2. Registra experimentos — apunta tus scripts ML a este servidor
3. Compara ejecuciones — visualiza métricas, parámetros y artefactos lado a lado
4. Registra modelos — promociona resultados al Model Registry
5. Busca y filtra — encuentra ejecuciones por métricas, parámetros o etiquetas

Características

• Seguimiento de experimentos con métricas, parámetros y artefactos
• Model Registry para versionado y gestión del ciclo de vida
• Panel web para visualización y comparación
• API REST para acceso programático
• Soporte para Python, R, Java y clientes REST
• Backend SQLite para almacenamiento ligero autoalojado
• Compatible con frameworks ML populares

Licencia

Apache-2.0 — GitHub