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

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.

---