🏗️Exemple concret
Projet de prédiction de churn : 50 expériences testées. MLflow compare automatiquement : XGBoost (lr=0.1, AUC=0.87), LightGBM (lr=0.05, AUC=0.91), Random Forest (AUC=0.83). Le meilleur modèle est enregistré dans le Model Registry avec le tag 'production-ready'. Le CI/CD récupère ce modèle pour le déployer en API. Traçabilité complète de l'entraînement au déploiement.
∑ Concept clé
Tracking : mlflow.log_param('lr', 0.1) + mlflow.log_metric('auc', 0.91) + mlflow.log_artifact('model.pkl'). Model Registry : Staging → Production → Archived. Model URI : 'models:/churn-model/Production'.
🎯Quand l'utiliser ?
✓Comparer des expériences ML de façon structurée
✓Versioning et gouvernance des modèles en production
✓Standardisation des pratiques ML dans une équipe
✅ Avantages
+Open-source et indépendant du cloud
+S'intègre avec Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost
+Databricks MLflow géré en production (sans infrastructure)
⚠️ Limites
−Interface web limitée vs outils commerciaux (Weights & Biases)
−Recherche dans les expériences moins puissante qu'une base de données
−Gestion du stockage des artefacts à configurer
🛠️ Outils principaux
MLflow (open source)
Databricks MLflow
Weights & Biases (W&B, alternative)
Neptune.ai
ClearML
MLOpsMLTrackingModèlesPython