MLflow & best practices
Dans un projet de machine learning, gérer les expérimentations et les modèles peut rapidement devenir un casse-tête. Imaginez : l'équipe s'agrandit, les exigences fusent de toutes parts… et là, votre chef de projet débarque avec une demande spéciale : "Dis, tu te souviens de ce modèle super performant qu'on a testé en avril ? On aimerait le comparer avec nos résultats actuels."À ce moment précis, à moins d'avoir une mémoire digne d'un éléphant, vous vous retrouvez à naviguer frénétiquement dans des fichiers Excel. Entre nous, c'est le genre de situation où l'on se dit : "Pourquoi je n’ai pas tout noté quelque part de façon plus propre ?!"C’est justement là qu’MLflow entre en scène.