📈 Model Monitoring with MLflow - AI Models को Track और Manage करना (हिंदी में)

MLflow एक open-source टूल है जो आपको Machine Learning मॉडल्स को train करने के बाद उनके सभी experiment, metric और versions को track करने की सुविधा देता है।

🧠 MLflow क्या है?

MLflow एक modular framework है जिसमें चार main components होते हैं:

Tracking – metrics, parameters, artifacts को log करना
Projects – reusable और portable ML code structure
Models – model packaging और deployment के लिए
Model Registry – centralized model management system

⚙️ MLflow Installation

pip install mlflow
mlflow ui

MLflow UI को http://localhost:5000 पर देखा जा सकता है।

📋 Experiment Log करने का तरीका

import mlflow

with mlflow.start_run():
    mlflow.log_param("alpha", 0.5)
    mlflow.log_metric("rmse", 0.72)
    mlflow.log_artifact("model.pkl")

इससे आप training details को future analysis के लिए सुरक्षित कर सकते हैं।

📦 Model Registry

MLflow के Model Registry से आप अलग-अलग model versions को Staging, Production या Archived स्टेट में रख सकते हैं।

✅ निष्कर्ष

MLflow से आप अपने ML models को professionally manage और monitor कर सकते हैं – जिससे reproducibility और collaboration बेहतर होता है।

🚀 अगले ब्लॉग में: Build AI Portfolio - Projects के ज़रिए अपना AI Profile मज़बूत करें (हिंदी में)

Model Monitoring with MLflow in Hindi - AI Models को Track और Manage करें