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MLOps
Caso di studioMLflow Model Lifecycle
Un percorso compatto dall'esperimento tracciato al modello registrato e alla previsione.
Contesto: Progetto didattico su MLOps e ciclo di vita dei modelli
Riepilogo
Il progetto segue un modello oltre il training: registra parametri ed esperimenti, inserisce le esecuzioni scelte nel registro e prepara le versioni per inferenza o serving.
Dal training al modello servito
Esperimento
Parametri, metriche e artefatti vengono tracciati
Confronto
Le esecuzioni registrate guidano la scelta
Registro
L'artefatto scelto viene versionato e promosso
Inferenza
Le applicazioni caricano il modello registrato
Serving
MLflow espone un endpoint di previsione
Cosa gestisce il sistema
Riunisce tracking, registro, promozione, inferenza e serving in un flusso compatto.
Tecnologia
Stack
PythonMLflowscikit-learnRandom ForestSQLiteModel registryExperiment trackingModel serving
Aree
MLOpsMachine learningCiclo di vita dei modelli
Conclusioni
- Le decisioni restano tracciabili tramite parametri e artefatti.
- Registro e promozione separano esperimenti e versioni approvate.
- La struttura crea una base chiara per monitoraggio e deployment futuri.
Esperimentotracciato
Registroversionato
Aliaschampion
Endpointpronto