MLflow, vom Experiment zuverlässig in Produktion
Wir setzen MLflow für reproduzierbares Experiment-Tracking, eine zentrale Model Registry, saubere Versionierung und Deployment ein. So kommen Ihre KI-Modelle vom Notebook verlässlich in Produktion, self-hosted in der EU und als Teil eines sauberen MLOps-Prozesses.
Was ist MLflow und wofür brauchen Sie es?
MLflow ist die führende Open-Source-Plattform für den gesamten ML-Lebenszyklus. Sie bündelt Experiment-Tracking, eine Model Registry, reproduzierbare Projekte und Modell-Deployment an einem Ort, statt dass jedes Team seine eigene Insellösung bastelt.
Der Kern ist das Model Tracking: Zu jedem Trainingslauf werden Parameter, Metriken, Code-Version und Artefakte automatisch erfasst. So lassen sich hunderte Experimente objektiv vergleichen und jederzeit nachstellen. Die Model Registry verwaltet anschließend jede Modellversion zentral, mit klaren Stages von Staging bis Production.
Als MLOps-Tool ist MLflow framework-unabhängig und greift in Ihre bestehende Pipeline. Wir betreiben es self-hosted in der EU, sodass Trainingsdaten und Modelle bei Ihnen bleiben, und binden es in CI/CD, Monitoring und Datenpipelines ein. Sie bekommen einen reproduzierbaren Weg vom Notebook bis ins Deployment.
MLflow auf einen Blick
Die wichtigsten Eckdaten im Überblick.
Vom Notebook-Chaos zum reproduzierbaren Modell
Überall, wo Modelle ohne System entstehen, schafft MLflow Nachvollziehbarkeit, Ordnung und einen klaren Weg in die Produktion.
Mehr als ein Tracking-Tool installieren
Wir bringen Struktur in Ihren ML-Lebenszyklus, von der ersten Metrik bis zum Modell in Produktion.
Experiment-Tracking, das nichts vergisst
Zu jedem Trainingslauf hält MLflow Parameter, Metriken, Code-Version, Datensatz und Artefakte fest. Sie vergleichen hunderte Experimente objektiv, finden das beste Modell und können jeden Lauf jederzeit reproduzieren, statt sich auf Screenshots und Erinnerung zu verlassen.
Model Registry & Versionierung
Jedes Modell zentral registriert, sauber versioniert und mit Stages von Staging bis Production. Sie sehen jederzeit, welche Version live ist und warum.
Vom Notebook ins Deployment
Wir verpacken Modelle als MLflow-Standard und rollen sie reproduzierbar aus, als REST-API, Batch-Job oder Container.
Reproduzierbar und vergleichbar
Parameter, Code, Daten und Umgebung sind festgehalten, sodass sich jeder Lauf nachstellen und gegen andere vergleichen lässt.
Self-hosted in der EU
Wir betreiben MLflow auf Ihrer oder unserer EU-Infrastruktur. Ihre Trainingsdaten und Modelle bleiben unter Ihrer Kontrolle.
Teil eines sauberen MLOps-Prozesses
MLflow greift in CI/CD, Monitoring und Datenpipelines, statt als Insellösung neben Ihren Tools zu stehen.
Was MLflow im ML-Lebenszyklus übernimmt
Wählen Sie eine Phase, wir zeigen konkrete Abläufe aus der Praxis.
Experiment-Tracking
Jeder Trainingslauf wird festgehalten, vergleichbar und nachstellbar.
MLflow vs. manuelles Tracking vs. SaaS-Tool
Manuelles Tracking ist günstig zu starten und teuer im Unterhalt. SaaS-Tools sind komfortabel, aber oft US-Cloud und teuer pro Run. MLflow vereint beides, self-hosted und offen.
| Merkmal | MLflow | Manuell | SaaS-Tool |
|---|---|---|---|
| Experiment-Tracking | automatisch und vollständig | Excel, Notizen, Screenshots | automatisch |
| Reproduzierbarkeit | Code, Daten und Umgebung erfasst | kaum gegeben | gut |
| Model Registry | integriert, mit Stages | Dateinamen nach Zufall | je nach Tarif |
| Hosting & Datenhoheit | self-hosted in der EU | lokal verstreut | meist US-Cloud |
| Deployment | ein Standard bis ins Serving | Handarbeit je Modell | teils extra zu lösen |
| Kosten | Open Source, nur Infrastruktur | versteckte Zeitkosten | pro Seat und pro Run |
| Lock-in | keiner, offener Standard | keiner, aber chaotisch | hoch |
Unser Standard für den DACH-Raum ist MLflow self-hosted in der EU, weil Ihre Daten und Modelle dort bei Ihnen bleiben. Verbunden mit MLOps wird daraus ein durchgehender Betrieb.
Ihr MLflow-Projekt in 4 Schritten
Transparent, ohne Überraschungen und mit reproduzierbarem Ergebnis.
Kostenlose Erstanalyse
Wir schauen, wie Ihre Modelle heute entstehen und wo Tracking, Registry oder ein reproduzierbares Deployment fehlen. Sie wissen danach, wo der größte Hebel liegt.
Architektur & Setup
Wir richten MLflow self-hosted in der EU ein, binden Ihre Frameworks an und definieren die Registry-Stages und Konventionen.
Integration & Pilot
Wir verdrahten das Tracking in Ihre Trainings, migrieren bestehende Modelle in die Registry und bringen ein erstes Modell reproduzierbar in Produktion.
Go-Live & Betrieb
Die Modelle laufen reproduzierbar. Wir überwachen Güte und Drift, automatisieren das Retraining und erweitern den MLOps-Prozess.
Häufige Fragen zu MLflow
Passt gut zu MLflow
MLOps & LLMOps
Der gesamte Betrieb Ihrer Modelle, von der Datenpipeline über CI/CD bis zum Monitoring in Produktion.
Databricks
Die Lakehouse-Plattform für Daten und ML, auf der MLflow ursprünglich entstanden ist.
Google Vertex AI
Managed ML-Plattform von Google, wenn Sie Training und Deployment gebündelt in der Cloud betreiben wollen.