MLflow 원클릭 설치 및 배포
ML 실험 추적, 모델 관리 및 프로덕션 환경에서 LLM 애플리케이션 모니터링을 위한 오픈 소스 플랫폼.
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각 상품에는 필요한 모든 기능이 포함되어 있습니다
MLflow 활용으로 만들 수 있는 것
MLflow는 월간 다운로드 수 6천만 회 이상을 기록하는 최대 규모의 오픈소스 AI 엔지니어링 플랫폼입니다. 머신러닝 수명 주기 전체를 다룹니다. 실험 매개변수 및 메트릭 로깅, 구성 전반에 걸친 실행 비교, 배포를 위한 모델 등록, 그리고 스테이징 및 프로덕션 환경을 통한 진행 관리 등이 포함됩니다. PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Hugging Face, LangChain 및 수십 가지 다른 ML 프레임워크에서 자동 로깅을 통해 기본적으로 지원되므로, 채택하는 데 최소한의 코드 변경만 필요합니다.
버전 3은 MLflow를 LLM 시대로 확장하여 에이전트 및 LLM 호출을 위한 OpenTelemetry 기반 분산 추적, 50개 이상의 내장 심사위원을 통한 체계적인 평가, 전체 계보 추적 기능을 갖춘 프롬프트 레지스트리, 그리고 속도 제한 및 비용 제어를 통해 OpenAI, Anthropic 및 기타 제공업체 전반에 걸쳐 트래픽을 라우팅하는 AI 게이트웨이를 제공합니다. 자체 호스팅을 통해 모든 추적, 아티팩트 및 모델 메타데이터를 사용자가 제어하는 인프라에 보관할 수 있습니다.
MLflow의 주요 특징
실험 추적
모든 훈련 실행에 대한 매개변수, 지표, 태그 및 아티팩트를 기록합니다. 최적의 모델 구성을 식별하기 위해 실험을 나란히 비교합니다.
모델 레지스트리
버전 기록, 승인 워크플로, 팀 수준 액세스 제어를 통해 스테이징 및 프로덕션 환경 전반의 ML 모델을 중앙에서 관리합니다.
LLM 및 에이전트 트레이싱
모든 LLM 호출 및 에이전트 단계의 완전한 OpenTelemetry 기반 추적을 캡처합니다. 프로덕션 환경에서 지연 시간, 토큰 비용 및 출력 품질을 디버그합니다.
LLM 평가
50개 이상의 내장된 지표와 LLM 심사위원을 사용하여 체계적인 평가를 수행합니다. 프로덕션 사용자에게 도달하기 전에 품질 저하를 추적합니다.
프롬프트 레지스트리
전체 계보 추적 기능을 통해 프롬프트를 버전 관리하고, 테스트하며 배포합니다. 최첨단 알고리즘을 사용하여 프롬프트를 자동으로 최적화하여 작업 성능을 향상시킵니다.
Hostinger에서 MLflow을 실행하는 이유는 무엇입니까?
원클릭으로 실행
사전 구성된 설정으로 애플리케이션을 즉시 실행하세요. 수동 설치나 복잡한 설정 단계가 필요 없습니다.
믿을 수 있는 보안
내장 방화벽, DDoS 공격 방지 및 지속적인 모니터링 기능을 통해 애플리케이션을 안전하게 보호하세요.
Docker 관리자에 내장되어 있습니다.
한 곳에서 여러 Docker 컨테이너를 실행하고 관리하세요. 프로젝트를 손쉽게 배포, 업데이트 및 모니터링할 수 있습니다.
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