MLflow Tracking es un componente clave de la plataforma open source MLflow, diseñado para registrar, organizar y comparar experimentos de machine learning. Permite a los equipos guardar parámetros, métricas, artefactos y versiones de código, lo que garantiza una trazabilidad completa y una reproducibilidad confiable.

Este sistema es ampliamente utilizado tanto en investigación como en entornos industriales, y funciona con frameworks como scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, entre otros. Se puede utilizar tanto localmente como en servidores remotos, lo que lo hace adecuado para individuos y equipos.

Beneficios clave:

• Registro automático de todos los elementos clave de un experimento

• Comparación estructurada y visual entre ejecuciones

• Compatible con cualquier framework y sistema de almacenamiento

¿Cuáles son las funciones principales de MLflow Tracking?

Registro completo de experimentos

• Guarda parámetros, métricas, etiquetas y archivos de salida

• Soporta artefactos personalizados (modelos, gráficos, logs)

• Relaciona cada ejecución con la versión del código y el entorno

• Puede almacenar datos en el sistema local o en un servidor remoto

Comparación y búsqueda de ejecuciones

• Interfaz web para buscar y filtrar ejecuciones por parámetros o métricas

• Visualiza curvas de entrenamiento y métricas comparativas

• Comparación detallada entre ejecuciones para análisis de resultados

• Muy útil en tareas de ajuste de hiperparámetros y diagnóstico

Reproducibilidad e integración con MLflow

• Se integra con MLflow Projects y MLflow Models

• Captura el contexto completo de cada ejecución

• Permite vincular resultados con el registro de modelos (Model Registry)

• Facilita la reproducción exacta de experimentos

Almacenamiento y despliegue flexibles

• Compatible con archivos locales, SQLite o servidores REST

• Escalable para uso individual o despliegue en la nube para equipos

• Acceso y logging remoto mediante API REST

• Fácil transición de entornos locales a arquitecturas más complejas

Integración con cualquier framework ML

• API sencilla para registro manual o automático

• Compatible con notebooks, scripts y pipelines

• Integración con herramientas como Airflow, Kubeflow, Databricks

• Requiere pocos cambios en el código original

¿Por qué elegir MLflow Tracking?

• Estandariza el seguimiento y comparación de experimentos de ML

• Es agnóstico al framework y fácil de integrar

• Mejora la reproducibilidad y colaboración en equipos de IA

• Escalable desde proyectos personales hasta entornos de producción

• Forma parte de un ecosistema completo con modelado, versionado y despliegue