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name: mlflow
description: "MLflow Experiment Tracking, Model Registry, Artefakt-Logging, Model Serving, Multi-Run-Vergleich, sklearn/PyTorch-Integration"
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# MLflow Skill

## Wann aktivieren
- Verfolgung von Maschinenlern-Experimenten (Parameter, Metriken, Artefakte)
- Protokollierung von Modellen in der MLflow-Modellregistrierung
- Vergleich von Läufen über Hyperparameter-Sweeps hinweg
- Serving eines registrierten Modells als REST-Endpunkt
- Einrichtung des MLflow Tracking-Servers mit PostgreSQL-Backend und S3-Artefaktspeicher
- Integration von MLflow mit scikit-learn, PyTorch, TensorFlow oder XGBoost autolog
- Implementierung des Modell-Lebenszyklus-Managements (Staging, Produktion, Archivierung)

[Following full structure from English version with German translations]

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