🏅

MLflow

CATEGORÍA

Agentes de IA

PRECIO

Freemium

PRECIO

Gratis

WEBSITE

Funciones principales

✅ Seguimiento de experimentos: Registra métricas, parámetros y artefactos de forma automática.
✅ Registro de modelos: Versiona, organiza y comparte modelos en un repositorio unificado.
✅ Evaluación de modelos: Compara rendimientos y facilita la selección del mejor modelo.
✅ Ajuste e implementación: Permite empaquetar modelos y desplegarlos en entornos locales o en la nube.
✅ Integración amplia: Conecta con más de 25 herramientas, como TensorFlow, PyTorch, Databricks y Azure ML.

Definición de la herramienta

MLflow es una plataforma MLOps de código abierto que gestiona el ciclo de vida completo de proyectos de aprendizaje automático, desde el seguimiento de experimentos y la evaluación de modelos hasta el registro y la implementación en producción. Gracias a su registro centralizado de modelos, herramientas para supervisar métricas y la capacidad de ajustarlos y desplegarlos de forma segura, MLflow simplifica los flujos de trabajo tanto en IA generativa como en aprendizaje profundo. Su compatibilidad con más de 25 herramientas y frameworks garantiza integraciones flexibles y un desarrollo ágil.

Público objetivo

🔹 Ingenieros de aprendizaje automático que necesitan gestionar múltiples experimentos.
🔹 Científicos de datos que buscan comparar resultados y reproducir estudios.
🔹 Equipos de MLOps encargados de desplegar y monitorizar modelos en producción.
🔹 Desarrolladores de IA generativa interesados en flujos de trabajo ágiles.
🔹 Investigadores que requieren un entorno colaborativo y versionado.

Tarifas y suscripciones

📌 Gratuito: acceso completo al código abierto y a todas las funcionalidades de seguimiento, registro e integración.
Nota : Los precios están sujetos a cambios. Consulta siempre la información actualizada directamente en el sitio oficial de MLflow.

Información adicional

Sitio oficial de MLflow
Repositorio en GitHub
Documentación y tutoriales

⚙️

Usos prácticos

💡 Seguimiento de experimentos para comparar variaciones de hiperparámetros.
💡 Versionado de modelos de generación de contenido en proyectos de IA creativa.
💡 Análisis de métricas de rendimiento para seleccionar el modelo óptimo.
💡 Despliegue automatizado de modelos en entornos de producción.
💡 Integración con pipelines CI/CD para agilizar actualizaciones y retrocesos.

💫

Ultimas IAS Listadas