MLflow

MLflowはDatabricksで、機械学習の作業を整理する手段として始まりました。チームは実行ごとにパラメータ、指標、コードのバージョン、アーティファクトを記録し、ウェブインターフェースで結果を比べ、標準の形式でモデルをパッケージ化して、さまざまな環境にデプロイできます。モデルレジストリがバージョンとステージを管理します。

プロジェクトは生成AIにも広がっています。LLMアプリケーションのトレース、評価ツール、プロンプト管理に対応しているので、従来のモデルだけでなく、言語モデルで開発するチームにも役立ちます。ほとんどのMLライブラリとクラウドプラットフォームで動きます。

MLflowは無料のオープンソースで、Databricksなどのクラウドではマネージドサービスとして使えます。自分で運用するにはインフラが必要です。代替にはWeights & Biases、Comet、Neptune、ClearML、LLMトレース向けのLangfuseがあります。ベンダーに依存しない標準を求めるチームに向いています。