MLflow とは？

機械学習の「実験管理」と「モデル管理」を一元化するツールだよ。たとえば料理に例えると、レシピのメモ帳（実験記録）、完成した料理の写真アルバム（モデル保存）、レシピの改訂履歴（バージョン管理）が全部一つにまとまっている感じだね

MLflow Trackingという機能で、学習時のハイパーパラメータ（学習率やバッチサイズなど）、評価メトリクス（精度やロスなど）、使ったデータセット、生成されたモデルファイルなんかを全部記録するよ。コードを1行追加するだけで記録が始まるから導入が楽なんだ

大きく4つのコンポーネントがあるよ。Tracking（実験記録）、Projects（実行環境の再現）、Models（モデルのパッケージング・デプロイ）、Model Registry（モデルのバージョン管理とステージ管理）。この4つで機械学習のライフサイクル全体をカバーしているんだ

最大の強みはオープンソースで特定のクラウドに縛られないことだね。Weights & BiasesやNeptuneは実験管理に特化してるけど有料プランが前提。MLflowは無料で使えて、Databricksのマネージド版もある。あとPyTorch、TensorFlow、scikit-learnなど主要フレームワークを横断的にサポートしている点も大きいよ

むしろ小さいチームにこそおすすめだよ。ローカルでファイルベースで動くから、最初はpip installしてすぐ使い始められる。チームが大きくなったらサーバーモードに切り替えて共有すればいいんだ

MLflow 2.0以降でLLM対応が大幅に強化されたよ。プロンプトの管理やLLMの評価（hallucination検出など）もTracking機能で記録できるようになったんだ。従来の機械学習だけじゃなく、生成AI時代のMLOpsにも対応し続けている注目のツールだよ