MLflow

MLflow 是一个强大的统一、端到端、开源的 MLOps 平台，旨在让 ML 和生成式 AI 变得更加简单。它能够帮助用户运行解决复杂现实世界挑战的 ML 和生成式 AI 项目。该平台具有多种功能，如实验跟踪、可视化、生成式 AI、可观测性和评估等。同时，它还提供了模型注册和服务功能。MLflow 的优势在于其开源性，能够与任何 ML 库和平台集成，具有综合性，可管理从开发到生产的端到端 ML 和生成式 AI 工作流程，并且是传统 ML 和生成式 AI 应用的统一平台。此外，它还具有一系列特性，能够在动态环境中简化整个 ML 和生成式 AI 生命周期，包括生成式 AI、深度学习、传统 ML、评估和模型管理等方面。它还可以提高生成式 AI 的质量，增强 LLM 的可观测性，并通过提示工程构建应用程序，在微调过程中跟踪进度，以及对模型进行打包和部署。MLflow 可以在任何地方运行，与 Databricks、各种云提供商、数据中心和个人计算机等集成，并与 PyTorch、HuggingFace、OpenAI、LangChain、Spark、Keras、TensorFlow、Prophet、scikit-learn、XGBoost、LightGBM、CatBoost 等工具和平台进行整合。该平台还提供了丰富的学习资源，包括操作指南、教程等，帮助用户更好地使用该平台。