【MLOps】「いつか使いたい！」と思っていた人のためのMLflowまとめ - Qiita

MLflowとは？ MLflowは機械学習のライフサイクル管理（MLOps）を目的としたライブラリで、主に実験管理用途で使用されることの多いツールです。 実験管理とは、 ・使用した学習器や学習データ、ハイパーパラメータ等のモデル作成条件 ・そのモデルを評価して得られた評価指標 のセットを記録し、複数条件の比較を行うことで最適なモデル選定を行う工程です。 このような条件記録はExcel等での手入力が一般的かと思いますが、 「手入力は時間が掛かる！」 「手入力をミスして苦労して集めた結果が信頼できなくなった」 という経験をされた方も多いかと思います 上記のような経験から、MLflowにより実験管理を自動化すれば、多くのメリットが得られることはイメージが付くかと思います。 MLflowは2018年リリースの比較的新しいライブラリですが、GitHubのStarは既に1万を突破しており、下図のように

[misshiki]

MLflow“MLOps系ツールの中でも特に伸びが著しい”