> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://www.nhasachso.io.vn/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://www.nhasachso.io.vn/truc-tuyen/interactive-blocks-1/tac-gia/nguyen-hong-phuong/sach-cong-cu-ai-python/phan-6-tu-dong-hoa-va-phan-tich-du-lieu/mlflow-theo-doi-va-quan-ly-du-an-hoc-may.md).

# Mlflow: Theo dõi và quản lý dự án học máy

#### **MLflow: Theo dõi và quản lý dự án học máy**

**Mục tiêu:** MLflow là một **nền tảng mã nguồn mở** giúp **theo dõi, quản lý và tái sử dụng** toàn bộ vòng đời của dự án học máy – từ huấn luyện, đánh giá, đến triển khai mô hình.

***

**🧰 4 thành phần chính của MLflow**

1. **MLflow Tracking**
   * Theo dõi các tham số, siêu tham số, số liệu (metrics), và kết quả mô hình trong các lần chạy (runs).
   * Dễ dàng so sánh các phiên bản mô hình khác nhau.
2. **MLflow Projects**
   * Chuẩn hóa dự án học máy bằng cách đóng gói code, môi trường và cấu hình để tái sử dụng, chia sẻ.
3. **MLflow Models**
   * Đóng gói mô hình huấn luyện theo chuẩn, dễ dàng triển khai trên nhiều nền tảng (REST API, Docker, SageMaker,...).
4. **MLflow Registry**
   * Quản lý vòng đời mô hình: tạo version, phân quyền, chuyển trạng thái (Staging, Production, Archived).

***

**📌 Tính năng nổi bật**

* Dễ tích hợp với các framework như: **scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost,…**
* Có thể dùng **UI web** để xem và so sánh kết quả.
* Hỗ trợ chạy cục bộ hoặc tích hợp với cloud (AWS, Azure, GCP).

***

**🚀 Ví dụ: Theo dõi quá trình huấn luyện mô hình**

```python
import mlflow
import mlflow.sklearn
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

with mlflow.start_run():
    clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5)
    clf.fit(X_train, y_train)
    
    mlflow.log_param("n_estimators", 100)
    mlflow.log_param("max_depth", 5)
    mlflow.log_metric("accuracy", clf.score(X_test, y_test))
    mlflow.sklearn.log_model(clf, "model")
```

***

**🌐 Giao diện Web UI**

MLflow cung cấp **giao diện web đơn giản nhưng hiệu quả**, giúp bạn:

* So sánh các phiên bản mô hình.
* Theo dõi lịch sử huấn luyện.
* Chuyển đổi giữa các trạng thái mô hình khi triển khai.

***

**✅ Ứng dụng thực tế**

* Theo dõi hàng trăm mô hình thử nghiệm trong dự án AI.
* Phối hợp nhóm nghiên cứu và kỹ sư triển khai AI dễ dàng.
* Quản lý vòng đời mô hình AI trong sản phẩm thực tế.

***