Descrição
Experimentos, modelos, métricas, artefatos e implantações de machine learning podem ser rastreados por uma plataforma de ciclo de vida de ML. Engenheiros de ML usam MLflow em tracking de experimentos, registro de modelos, empacotamento e fluxos reproduzíveis. Artefatos podem incluir datasets, segredos, pesos de modelos e metadados de produção.