---
name: mlflow
description: "Suivi des expériences MLflow, registre de modèles, journalisation des artefacts, service de modèles, comparaison multi-exécution, intégration sklearn/PyTorch"
---

# Compétence MLflow

## Quand l'activer
- Suivi des expériences d'apprentissage automatique (paramètres, métriques, artefacts)
- Journalisation des modèles dans le registre de modèles MLflow
- Comparaison des exécutions entre recherches d'hyperparamètres
- Service d'un modèle enregistré en tant que point de terminaison REST
- Configuration du serveur de suivi MLflow avec backend PostgreSQL et stockage d'artefacts S3
- Intégration MLflow avec scikit-learn, PyTorch, TensorFlow ou XGBoost autolog
- Implémentation de la gestion du cycle de vie des modèles (staging, production, archivage)

## Quand NE PAS l'utiliser
- Opérations Feature Store — utilisez Feast ou Tecton directement
- Orchestration de pipeline de données — utilisez Airflow, Dagster ou Prefect
- Inférence de modèle en temps réel à grande échelle — utilisez Triton, BentoML ou Ray Serve
- Suivi d'expériences sans modèles ML — utilisez Weights & Biases ou Neptune

[Following full structure from English version with French translations]

---

> **Travaillez avec nous :** Claudient est soutenu par [Uitbreiden](https://uitbreiden.com/) — nous construisons des produits IA et des solutions B2B avec des communautés de développeurs.
> [uitbreiden.com](https://uitbreiden.com/) · [Reddit](https://www.reddit.com/r/uitbreiden/) · [YouTube](https://www.youtube.com/@UITBREIDEN)
