MLflow

機械学習ライフサイクル全体を管理するオープンソースAIエンジニアリングプラットフォーム。実験の追跡、実行の比較、再現可能なモデルのパッケージング、予測サービスの提供をWebダッシュボードから実行。

デプロイ後にできること

1. ドメインにアクセス — MLflow Tracking UIで実験と実行結果を表示
2. 実験を記録 — MLスクリプトをこのサーバーに向ける mlflow.set_tracking_uri("https://your-domain")
3. 実行を比較 — 実験間でメトリクス、パラメータ、アーティファクトを並べて表示
4. モデルを登録 — Model Registryで実験結果をステージング・本番管理
5. 検索とフィルター — メトリクス、パラメータ、タグで実行を検索

主な機能

• 実験追跡（メトリクス・パラメータ・アーティファクト）
• Model Registryによるバージョン管理
• Webダッシュボードでの可視化と比較
• REST APIによるプログラムアクセス
• Python、R、Java、RESTクライアント対応
• SQLiteバックエンドの軽量セルフホスト
• 主要MLフレームワーク対応

ライセンス

Apache-2.0 — GitHub