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MLOps

Comment gérer des expériences ML avec MLflow en 2026

18 minINTERMEDIATE
MLOpsMachine LearningMLflow
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Introduction

MLflow est une plateforme open source qui simplifie le cycle de vie des projets machine learning. Dans ce tutoriel intermédiaire, vous apprendrez à tracker vos expériences, versionner vos modèles et les déployer facilement. Ces compétences sont essentielles pour passer d'un prototype à un système MLOps robuste en 2026.

Prérequis

  • Python 3.9+
  • Connaissances de base en scikit-learn ou PyTorch
  • Un environnement virtuel configuré
  • Compréhension des concepts de tracking d'expériences

Installation de MLflow

terminal
python -m venv mlflow-env
source mlflow-env/bin/activate
pip install mlflow scikit-learn pandas

Cette commande crée un environnement isolé et installe MLflow avec les dépendances nécessaires pour le tracking et la gestion de modèles.

Configuration du serveur MLflow

terminal
mlflow ui --backend-store-uri sqlite:///mlflow.db --default-artifact-root ./artifacts --host 0.0.0.0 --port 5000

Lancez l'interface web de MLflow avec une base SQLite locale et un dossier pour les artefacts. Accédez ensuite à http://localhost:5000 pour visualiser vos runs.

Script de tracking d'expérience

train.py
import mlflow
import mlflow.sklearn
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

mlflow.set_tracking_uri("http://localhost:5000")
mlflow.set_experiment("iris-classification")

with mlflow.start_run():
    iris = load_iris()
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2)
    model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5)
    model.fit(X_train, y_train)
    preds = model.predict(X_test)
    acc = accuracy_score(y_test, preds)
    
    mlflow.log_param("n_estimators", 100)
    mlflow.log_param("max_depth", 5)
    mlflow.log_metric("accuracy", acc)
    mlflow.sklearn.log_model(model, "model")

Ce script complet initialise le tracking, enregistre les hyperparamètres et la métrique accuracy, puis sauvegarde le modèle scikit-learn dans le registre MLflow.

Enregistrement dans le Model Registry

register_model.py
import mlflow

model_uri = "runs:/<run_id>/model"
model_version = mlflow.register_model(model_uri, "IrisClassifier")
print(f"Modèle enregistré avec la version {model_version.version}")

Remplacez par l'identifiant de votre run. Cette étape versionne le modèle dans le registre centralisé pour faciliter les déploiements ultérieurs.

Déploiement du modèle en local

terminal
mlflow models serve -m "models:/IrisClassifier/1" -p 1234 --env-manager local

Servez le modèle version 1 via une API REST locale sur le port 1234. Testez ensuite les prédictions avec curl ou Postman.

Bonnes pratiques

  • Toujours utiliser des noms d'expériences descriptifs et cohérents
  • Logger les artefacts intermédiaires (graphiques, données)
  • Utiliser le Model Registry pour tous les modèles en production
  • Séparer les environnements de développement et de production
  • Documenter les métadonnées via des tags MLflow

Erreurs courantes à éviter

  • Oublier de définir l'URI de tracking avant les runs
  • Ne pas versionner les modèles avant déploiement
  • Stocker des artefacts trop volumineux sans backend distant
  • Ignorer la gestion des dépendances dans les environnements de serving

Pour aller plus loin

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