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機械学習モデルを本番環境で運用する際、スケーラビリティや管理のしやすさは重要です。MLflowのFastAPIによるデプロイは手軽ですが、大規模運用には不向きな場合があります。本記事では、MLflowで管理されたモデルを、Kubernetes上で動作する高機能なMLモデルサービング基盤KServeにデプロイする方法を解説します。

MLflowはハイパーパラメータを自動調整するツールとしてともに広く使用されているツールです。MLflowとOptunaを同時に利用した際に、Optunaが複数回試行することによってMLflow上にrunが大量に生成され、MLflow上で試行結果が見づらくなります。

今回は、機械学習の実験管理入門をテーマにMLflowについてご紹介させていただきます。