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はじめに MLflowは機械学習のライフサイクル管理(MLOps)を目的としたライブラリで、主に実験管理用途... はじめに MLflowは機械学習のライフサイクル管理(MLOps)を目的としたライブラリで、主に実験管理用途で使用されることの多い注目度の高い(GitHubのStar1万超え)ツールです。 ※(注記)水色がMLflowのStar数推移 一方で、MLflowの環境構築は機械学習 エンジニアにとって門外漢のインフラの知識が求められるため、その活用において鬼門とも言える存在です。 本記事では、インフラの深い知識がなくともMLflowの環境構築ができるよう、公式ドキュメントのチュートリアル(4つのシナリオ)をベースに、分かりやすさ重視で解説していきたいと思います。 本記事の注意点 ※(注記)本記事は環境構築に絞った内容となっております。まずはMLflow全般を解説した以下の記事をご参照ください MLflow環境構築の概要 MLflowによる実験管理を実現するためには、以下の4種類の機構を整備する必要があります(実験