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Databricks 上のオープンソース MLflow とマネージド MLflow の比較

このページは、オープンソースの MLflowユーザーが Databricks での MLflow の使用に慣れるためのものです。Databricks管理のMLflow同じAPIsを使用しますが、より広範なDatabricksプラットフォームとの統合を通じて追加機能が提供されます。

Databricks 上のマネージド MLflow の利点​

オープンソースの MLflow は、コア データ モデル、API、および SDK を提供します。つまり、データとワークロードは常に移植可能です。

Databricks 上のマネージド MLflow には次の機能が追加されます。

  • Databricksプラットフォーム、レイクハウス、 Unity Catalogとの統合による エンタープライズ グレードのガバナンスとセキュリティ 。 AI および ML のデータ、ツール、エージェント、モデル、その他の資産は、他のデータやワークロードと同じプラットフォームで管理および使用できます。
  • 本番運用対応のスケーラブルなサーバーで ホスティングするフルマネージド
  • より広範なMosaic AIプラットフォームとの 開発および本番運用のための統合

利点の詳細については、 Managed MLflow 製品ページを参照してください。技術的な詳細については、このページの残りの部分を参照してください。

ヒント

データは常にあなたのものです - コア データ モデルとAPIs完全にオープンソースです。 MLflow データをどこにでもエクスポートして使用できます。

Databricksの追加機能​

このセクションでは、より広範な Databricks プラットフォームとの統合を通じてマネージド MLflow で有効になる重要な機能の一覧を示します。MLflow for GenAI のすべての機能の概要については、 MLflow 3 for GenAIおよびオープンソースの GenAI ドキュメントを参照してください。

エンタープライズグレードのガバナンスとセキュリティ​

  • Unity Catalogによるエンタープライズ ガバナンス : モデル、特徴量テーブル、ベクター インデックス、ツールなどは、 Unity Catalogの下で一元的に管理されます。 エージェントを展開する場合、認証パススルーとユーザー代理認証の両方を使用して、エージェント、データ、およびツールへのアクセスの認証を正確に制御できます。

  • レイクハウス データ統合 : AI/BI Genie spacesとダッシュボード、 Databricks SQLを活用して、 MLflowエクスペリメントからのログとトレースを分析します。

  • セキュリティと管理 : MLflow のアクセス許可は、より広範な Databricks プラットフォームと同じガバナンス パターンに従います。

  • 監査 :システムテーブルは、管理されたMLflowの使用状況と監査ログを提供します。

本番運用対応サーバーでのフルマネージドのホスティング​

  • フルマネージド : Databricks 、スケーラビリティと本番運用を考慮して設計された自動更新を備えたMLflowサーバーを提供します。 詳細については、 「リソース制限」を参照してください。
  • 信頼できるプラットフォーム : Managed MLflow は、世界中の何千もの顧客によって使用されています。

開発と本番運用のための統合​

AI と ML の開発は、次のような統合によって効率化されます。

本番運用AIとML 、次のような統合によって促進されます。

注記

オープンソーステレメトリ収集はMLflow 3.2.0で導入されました。Databricks ではデフォルトで無効になっています。詳細については、 MLflow 使用状況追跡ドキュメントを参照してください。

次のステップ​

Databricks で MLflow を使い始めましょう:

関連参考資料: