MLflow Tracking è un componente fondamentale della piattaforma open source MLflow, progettato per registrare, organizzare e confrontare esperimenti di machine learning. Permette a sviluppatori e data scientist di salvare parametri, metriche, artefatti e versioni del codice, facilitando la riproducibilità e tracciabilità di ogni esperimento.

Utilizzato sia in ricerca accademica che in ambito industriale, MLflow Tracking è indipendente dal framework e compatibile con scikit-learn, PyTorch, TensorFlow e molti altri. Può essere usato in locale o su server remoti, adattandosi a contesti individuali o a team aziendali.

Vantaggi principali:

• Tracciamento completo di ogni elemento dell’esperimento

• Confronto e analisi strutturata dei run

• Funziona con qualsiasi framework e backend di storage

Quali sono le funzionalità principali di MLflow Tracking?

Registrazione completa dell’esperimento

• Registra parametri, metriche, tag e file di output

• Supporta artefatti personalizzati (modelli, grafici, log)

• Associa ogni esecuzione alla versione del codice e all’ambiente usato

• Supporta salvataggio locale o su un server centralizzato

Ricerca e confronto dei run

• Interfaccia web per filtrare, cercare e visualizzare esperimenti

• Visualizzazione delle curve di apprendimento e delle metriche

• Confronto dettagliato tra run per analisi e scelta del modello

• Particolarmente utile per il tuning degli iperparametri

Riproducibilità e integrazione nell’ecosistema MLflow

• Integrato con MLflow Projects e MLflow Models

• Cattura il contesto completo dell’esperimento: codice, dati, ambiente

• Collega i run al Model Registry per versionamento e tracciabilità

• Favorisce la ripetibilità esatta degli esperimenti

Storage flessibile e opzioni di deployment

• Supporta file locali, database SQLite o server REST remoti

• Scalabile da uso personale a infrastrutture aziendali su cloud

• Supporta API REST per tracciamento remoto

• Facile da integrare in ambienti esistenti

Compatibilità con qualsiasi framework ML

• API Python per logging manuale o automatico

• Si integra facilmente in notebook, script e pipeline ML

• Compatibile con strumenti come Airflow, Kubeflow, Databricks

• Richiede modifiche minime al codice esistente

Perché scegliere MLflow Tracking?

• Fornisce uno standard chiaro per il tracciamento e il confronto degli esperimenti

• È indipendente dal framework e facile da integrare nei flussi esistenti

• Rafforza la collaborazione e la riproducibilità tra sviluppatori e ricercatori

• Si adatta a qualsiasi scala, dal prototipo locale all’ambiente di produzione

• Fa parte di un ecosistema completo con modelli, registri e strumenti di deployment