MLflow est devenu un standard pour gérer le cycle de vie de vos modèles de machine learning. Dans ce guide pratique et à jour pour MLflow 3, vous découvrez ses composants clés (suivi des expérimentations, packaging des modèles, projets reproductibles, registre de modèles) ainsi que son nouveau volet IA générative. Le tout illustré par des exemples de code que vous pouvez exécuter, rassemblés dans un dépôt GitHub prêt à l’emploi.
