MLflow Tracking é um módulo central da plataforma open source MLflow, criado para registrar, organizar e comparar experimentos de machine learning. Ele permite que desenvolvedores e cientistas de dados salvem parâmetros, métricas, artefatos e versões de código, garantindo reprodutibilidade e rastreabilidade em todo o ciclo de vida do modelo.

Utilizado amplamente em ambientes acadêmicos e empresariais, o MLflow Tracking é agnóstico ao framework e compatível com bibliotecas como scikit-learn, TensorFlow, PyTorch e outras. Pode ser executado de forma local ou remota, se adaptando tanto a projetos individuais quanto a equipes de MLOps.

Principais benefícios:

• Registro completo dos elementos e contextos de cada experimento

• Interface web para comparação entre execuções

• Funciona com qualquer framework de ML ou sistema de armazenamento

Quais são as principais funcionalidades do MLflow Tracking?

Registro completo de experimentos

• Armazena parâmetros, métricas, tags e arquivos gerados

• Suporta artefatos personalizados como modelos, gráficos e logs

• Relaciona cada execução com a versão do código e ambiente de execução

• Pode registrar dados em arquivos locais ou em um servidor centralizado

Busca e comparação de execuções

• Interface web para navegar, filtrar e visualizar runs

• Visualização de curvas de aprendizagem e métricas comparativas

• Comparações lado a lado para avaliação de desempenho

• Útil para tuning de hiperparâmetros e análises experimentais

Reprodutibilidade e integração com o ecossistema MLflow

• Integra-se a MLflow Projects e MLflow Models

• Captura o contexto completo de cada experimento

• Permite conexão com o Model Registry para controle de versão de modelos

• Favorece repetição e rastreamento preciso de cada run

Opções flexíveis de armazenamento e execução

• Suporte para arquivos locais, SQLite ou servidores REST remotos

• Escalável do ambiente local para infraestrutura em nuvem

• Logging remoto via API REST

• Fácil de integrar em pipelines já existentes

Compatibilidade com qualquer framework de ML

• API leve para registro manual ou automático de parâmetros e métricas

• Integração com scripts Python, notebooks e workflows de automação

• Compatível com ferramentas como Airflow, Kubeflow e Databricks

• Exige poucas alterações no código original

Por que escolher o MLflow Tracking?

• Padroniza o registro e a comparação de experimentos de ML

• Fácil de usar, independente do framework e altamente integrável

• Favorece colaboração, organização e rastreabilidade

• Escalável para uso individual ou operações de ML em produção

• Parte de um ecossistema completo com controle de versão, embalagem e deploy de modelos