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Summary

現在参加中のコンペで、mlflowを使ってみたので、その所感などをお話しました！

mlflowとは？

• URL: https://mlflow.org/
• 機械学習のプロジェクトを行う上で複雑になりがちな実行環境、モデル、パラメータ、評価結果、その他もろもろの実験管理を行ってくれるプラットフォーム（ライブラリ）
• 以下の3種類がある
  • mlflow Tracking
  • mlflow Projects
  • mlflow Models

mlflow Tracking

• モデル作成時の実験管理をサポートしてくれる機能

mlflow Projects

• 作成した機械学習モデル作成コードを誰でも利用できるようにパッケージングする機能

mlflow Models

• mlflow Trackingで保存したモデルを簡単にデプロイできる機能

使ってみた所感

• 実験（run）ごとに各fold毎のスコアだったり、ハイパーパラメーターを管理することができて便利
• しかもそれをブラウザ上で表示して見れるので、どのrunで、どのfoldのスコアがいくつで、それのLBのスコアはいくつだった、みたいなことも一覧表示できる
• runに紐づける形で、Note（フリースタイルのmemo）だったり、Artifact（画像ファイルやtxtファイルなど）を紐づけることも可能
• 導入コストは比較的少なく、普段loggingしている箇所をmlflowに置き換えるだけでOK