MLflow w Microsoft Fabric — praktyczne zastosowania

Wprowadzenie do MLflow i Microsoft Fabric

Współczesne projekty z zakresu uczenia maszynowego (ML) wymagają nie tylko solidnych algorytmów, ale także narzędzi wspierających cały cykl życia modeli – od eksperymentowania, przez wersjonowanie, aż po wdrażanie i monitorowanie. W tym kontekście coraz większą popularność zdobywa MLflow, otwartoźródłowa platforma opracowana przez firmę Databricks, stworzona z myślą o usprawnieniu pracy zespołów data science i MLOps.

MLflow umożliwia kompleksowe zarządzanie eksperymentami ML, pozwalając na łatwe śledzenie metryk, porównywanie wyników, rejestrowanie modeli oraz ich wersjonowanie. Dzięki modularnej architekturze, składającej się z czterech głównych komponentów (Tracking, Projects, Models i Registry), narzędzie to może być wykorzystywane w różnych środowiskach i z dowolnymi frameworkami uczenia maszynowego.

Microsoft Fabric to zintegrowana platforma analityczna stworzona przez Microsoft, która łączy funkcje hurtowni danych, lakehouse, inżynierii danych oraz sztucznej inteligencji w ramach jednego środowiska. Jej celem jest uproszczenie pracy z danymi i umożliwienie tworzenia kompletnych rozwiązań analityczno-ML-owych w skali enterprise.

Połączenie MLflow z Microsoft Fabric otwiera nowe możliwości dla zespołów pracujących nad modelami ML w chmurze. Użytkownicy mogą korzystać z potężnej infrastruktury Microsoft Fabric do przetwarzania danych i trenowania modeli, a jednocześnie wykorzystywać MLflow do pełnego zarządzania eksperymentami oraz cyklem życia modeli. W rezultacie zwiększa się przejrzystość projektów, łatwiej jest utrzymać jakość modeli, a ich wdrażanie do środowisk produkcyjnych staje się bardziej efektywne.

W kolejnych częściach artykułu przyjrzymy się szczegółowo, jak wykorzystać MLflow w praktyce w środowisku Microsoft Fabric – od technicznej integracji, przez śledzenie wyników, aż po automatyzację procesów MLOps.

Integracja MLflow z Microsoft Fabric

MLflow jest otwartoźródłową platformą służącą do zarządzania cyklem życia modeli uczenia maszynowego, natomiast Microsoft Fabric to zintegrowane środowisko analityczne, które łączy dane, analitykę i sztuczną inteligencję w ramach jednej platformy chmurowej. Integracja tych dwóch rozwiązań umożliwia efektywne budowanie, uruchamianie i zarządzanie modelami ML w kontekście nowoczesnej infrastruktury danych.

W Cognity często słyszymy pytania, jak praktycznie podejść do tego zagadnienia – odpowiadamy na nie także na blogu.

W Microsoft Fabric MLflow pełni rolę warstwy operacyjnej dla projektów uczenia maszynowego, umożliwiając użytkownikom:

• rejestrowanie i porównywanie wyników wielu eksperymentów ML,
• śledzenie metryk, hiperparametrów i artefaktów modeli,
• zarządzanie wersjami modeli oraz ich wdrażanie do środowisk produkcyjnych,
• integrację z usługami danych Microsoft Fabric, takimi jak Lakehouse czy Dataflows,
• korzystanie z możliwości skalowania i automatyzacji dostępnych w ekosystemie Fabric.

Współdziałanie MLflow z Microsoft Fabric nie ogranicza się jedynie do środowiska programistycznego – obejmuje również ścisłą integrację z usługami danych i analityki, co pozwala zespołom data science i inżynierii danych pracować w sposób bardziej spójny i zautomatyzowany. Dzięki temu możliwe jest kompleksowe zarządzanie projektami ML, od przygotowania danych po wdrożenie modelu, w ramach jednej, zunifikowanej platformy.

Zarządzanie eksperymentami z wykorzystaniem MLflow

MLflow w środowisku Microsoft Fabric umożliwia skuteczne zarządzanie eksperymentami uczenia maszynowego, oferując przejrzyste i skalowalne narzędzia do rejestrowania, porównywania i analizy wyników. Kluczowym elementem procesu eksperymentacyjnego jest możliwość szybkiego iterowania i oceniania różnych konfiguracji modeli, co MLflow wspiera przez spójny interfejs API oraz integrację z systemem wersjonowania danych i kodu.

W kontekście Microsoft Fabric, użytkownicy mogą korzystać z MLflow do prowadzenia eksperymentów bezpośrednio w środowisku lakehouse lub w połączeniu z notebookami i pipeline’ami. Dzięki temu możliwe jest łatwe śledzenie parametrów, metryk oraz artefaktów wygenerowanych w trakcie treningu modeli.

Poniższa tabela przedstawia podstawowe funkcje MLflow w zarządzaniu eksperymentami:

Przykład podstawowego przebiegu eksperymentu z wykorzystaniem MLflow:

import mlflow
import mlflow.sklearn

with mlflow.start_run():
    model = train_model(params)
    accuracy = evaluate_model(model)
    mlflow.log_param("max_depth", params["max_depth"])
    mlflow.log_metric("accuracy", accuracy)
    mlflow.sklearn.log_model(model, "model")

Takie podejście ułatwia replikację wyników oraz analizę różnych wariantów modelu. Dzięki ścisłej integracji z Microsoft Fabric, eksperymenty te mogą być częścią większego przepływu danych i analiz. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę praktyczną, warto zapoznać się z Kursem Machine Learning i Deep Learning w języku Python – modelowanie, optymalizacja, analiza danych.

Śledzenie metryk i parametrów modeli

Jednym z kluczowych zastosowań MLflow w środowisku Microsoft Fabric jest możliwość efektywnego śledzenia metryk i parametrów modeli uczenia maszynowego. Te dwie kategorie danych odgrywają odmienną, ale komplementarną rolę w procesie rozwoju modeli ML.

Parametry to wartości wejściowe, które użytkownik definiuje przed uruchomieniem eksperymentu, takie jak liczba warstw w sieci neuronowej, współczynnik uczenia czy maksymalna liczba iteracji. Metryki natomiast to wartości wynikowe, które opisują jakość modelu, np. dokładność, strata (loss), F1-score czy AUC.

Poniższa tabela prezentuje podstawowe różnice między parametrami a metrykami w kontekście MLflow:

MLflow pozwala na automatyczne lub programowe rejestrowanie zarówno parametrów, jak i metryk, co umożliwia porównywanie wyników różnych eksperymentów i łatwe identyfikowanie najlepszych konfiguracji modelu. W środowisku Microsoft Fabric, zintegrowanym z usługami analitycznymi i magazynem danych, śledzenie tych informacji staje się jeszcze bardziej efektywne i skalowalne. W czasie szkoleń Cognity ten temat bardzo często budzi ożywione dyskusje między uczestnikami.

Przykład zapisu parametrów i metryk w MLflow przy użyciu Pythona:

import mlflow

with mlflow.start_run():
    mlflow.log_param("learning_rate", 0.01)
    mlflow.log_param("optimizer", "adam")
    mlflow.log_metric("accuracy", 0.94)
    mlflow.log_metric("loss", 0.15)

Dzięki takim funkcjom, MLflow umożliwia budowanie transparentnych i replikowalnych procesów trenowania modeli, co jest szczególnie istotne w środowisku enterprise, jakie oferuje Microsoft Fabric.

Zarządzanie wersjami i rejestrowanie modeli

Efektywne zarządzanie wersjami modeli oraz ich rejestrowanie to kluczowe elementy do utrzymania przejrzystości i kontroli nad cyklem życia modeli uczenia maszynowego. W kontekście integracji MLflow z Microsoft Fabric, te funkcjonalności zyskują dodatkową wartość dzięki możliwościom skalowalności, bezpieczeństwa oraz spójności środowiska chmurowego.

Rejestrowanie modeli w MLflow oznacza zapisanie wytrenowanego modelu w centralnym repozytorium, tzw. Model Registry. Pozwala to na:

• Składowanie modeli w ustandaryzowanej formie,
• Przypisywanie modeli do konkretnych etapów (np. Staging, Production),
• Zarządzanie cyklem życia modeli – z możliwością przejścia między wersjami lub ich wycofywania.

Zarządzanie wersjami modeli jest naturalnym rozszerzeniem procesu rejestrowania. Każdy zarejestrowany model może mieć wiele wersji, co umożliwia ścisłe śledzenie zmian w czasie, porównywanie skuteczności różnych wersji oraz szybki rollback do wcześniejszych, sprawdzonych wariantów.

Poniższa tabela przedstawia podstawowe różnice między rejestrowaniem a wersjonowaniem modeli w MLflow:

Przykład rejestrowania modelu w MLflow może wyglądać następująco:

import mlflow
import mlflow.sklearn

model = train_model()  # funkcja trenująca model

with mlflow.start_run():
    mlflow.sklearn.log_model(model, "model")
    mlflow.register_model("runs:/<run_id>/model", "ChurnModel")

W środowisku Microsoft Fabric, zarządzanie wersjami i rejestrowanie modeli zyskuje dodatkowy wymiar dzięki integracji z usługami bezpieczeństwa, automatyzacji i zgodności z wymaganiami korporacyjnymi. Umożliwia to zautomatyzowane wdrażanie modeli w środowiskach stagingowych i produkcyjnych oraz ścisłe kontrolowanie dostępu do poszczególnych wersji modeli. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę na temat praktycznego wykorzystania modeli uczenia maszynowego, warto zapoznać się z Kursem Uczenie maszynowe z wykorzystaniem Pythona.

Automatyzacja cyklu życia modelu ML

Współczesne środowiska analityczne, takie jak Microsoft Fabric, w połączeniu z frameworkiem MLflow, umożliwiają znaczącą automatyzację cyklu życia modeli uczenia maszynowego (ML). Automatyzacja ta obejmuje nie tylko trenowanie i testowanie modeli, ale również ich rejestrowanie, wdrażanie oraz monitorowanie w środowisku produkcyjnym.

MLflow zapewnia spójną strukturę do zarządzania pełnym procesem tworzenia modeli, a integracja z Microsoft Fabric pozwala wdrożyć modele bezpośrednio w chmurze przy wykorzystaniu zaawansowanych możliwości platformy, takich jak współdzielone środowiska obliczeniowe, integracja z lakehouse i automatyczne skalowanie.

Główne etapy cyklu życia modelu ML z MLflow:

• Eksperymentowanie – trenowanie różnych wariantów modeli i rejestrowanie wyników (parametry, metryki, artefakty).
• Rejestrowanie modelu – wybór najlepszego modelu i zapisanie go w repozytorium modeli MLflow.
• Wdrażanie – publikacja modelu do środowiska produkcyjnego, np. jako endpoint REST lub w ramach pipeline'u.
• Monitorowanie i aktualizacja – śledzenie działania modelu w czasie rzeczywistym i ponowne trenowanie na podstawie nowych danych.

MLflow w Microsoft Fabric pozwala na automatyzację wielu z tych kroków poprzez integrację z narzędziami orkiestracji (np. pipeline'ami Data Factory lub notebookami Spark). Przykładowo, można skonfigurować automatyczne przetrenowanie modelu i jego ponowne wdrożenie po wykryciu spadku jakości predykcji.

Przykład automatyzacji z użyciem MLflow i Fabric:

import mlflow
from mlflow.tracking import MlflowClient

with mlflow.start_run():
    mlflow.log_param("model_type", "RandomForest")
    mlflow.log_metric("accuracy", 0.89)
    mlflow.sklearn.log_model(model, "model")
    client = MlflowClient()
    client.transition_model_version_stage(
        name="ChurnModel", version=1, stage="Production"
    )

Powyższy kod ilustruje prosty scenariusz, w którym model jest trenowany, rejestrowany i automatycznie promowany do etapu produkcyjnego. W pełni zautomatyzowane procesy mogą również uwzględniać harmonogramy, alerty czy warunki decyzyjne oparte na metrykach.

W tabeli poniżej przedstawiono porównanie tradycyjnego i zautomatyzowanego podejścia do cyklu życia modeli ML:

Automatyzacja cyklu życia modeli ML pozwala na szybsze iteracje, mniejsze ryzyko błędów oraz skalowalność działań zespołów data science i MLOps. Dzięki połączeniu możliwości MLflow i Microsoft Fabric, organizacje mogą budować bardziej dojrzałe i niezawodne rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji.

Przykłady zastosowań MLflow w środowisku Microsoft Fabric

MLflow w środowisku Microsoft Fabric znajduje szerokie zastosowanie w różnych etapach cyklu życia modeli uczenia maszynowego. Dzięki integracji obu platform, zespoły danych mogą w bardziej zorganizowany sposób budować, trenować, monitorować i wdrażać modele ML w skalowalnym środowisku chmurowym.

• Personalizacja produktów i usług: Organizacje używają MLflow do zarządzania eksperymentami i wersjami modeli rekomendacyjnych, które następnie są wdrażane w środowisku Microsoft Fabric w celu dynamicznej personalizacji oferty dla klientów.
• Prognozowanie popytu i zarządzanie zapasami: Modele uczenia maszynowego prognozujące popyt są trenowane i rejestrowane w MLflow, a następnie wykorzystują możliwości obliczeniowe i skalowalne repozytoria danych Fabric do podejmowania decyzji operacyjnych.
• Analiza zachowań użytkowników: MLflow służy do eksperymentowania z różnymi wariantami modeli analizy behawioralnej, podczas gdy Microsoft Fabric wspiera analizę danych w czasie rzeczywistym i przechowywanie danych wejściowych oraz wyników.
• Wykrywanie anomalii i bezpieczeństwo: Modele wykrywające nietypowe wzorce w danych są monitorowane przy pomocy MLflow, co pozwala na ich szybkie dostrajanie i ponowne wdrażanie w środowisku Fabric w odpowiedzi na zmieniające się warunki.
• Automatyzacja procesów biznesowych: MLflow wspiera iteracyjne ulepszanie modeli predykcyjnych, które są osadzane w potokach danych i automatyzacji procesów zbudowanych w Microsoft Fabric.

Dzięki połączeniu możliwości MLflow z elastycznością i skalowalnością Microsoft Fabric, organizacje mogą skutecznie wdrażać rozwiązania ML w środowiskach produkcyjnych, zachowując jednocześnie pełną kontrolę nad jakością i wersjonowaniem modeli.

Wprowadzenie do MLflow i Microsoft Fabric

MLflow to otwartoźródłowa platforma zaprojektowana z myślą o zarządzaniu kompletnym cyklem życia modeli uczenia maszynowego — od eksperymentów, przez trenowanie, aż po wdrażanie produkcyjne. Jej elastyczna architektura umożliwia integrację z wieloma narzędziami i środowiskami ML, co czyni ją jednym z popularniejszych rozwiązań dla zespołów data science i MLOps.

Z kolei Microsoft Fabric to nowoczesna, zunifikowana platforma analityczna, która integruje technologie takie jak Power BI, Data Factory, Synapse czy OneLake, zapewniając spójną przestrzeń do pracy z danymi — od ich pozyskiwania, przez przetwarzanie, aż po analizę i wizualizację.

Połączenie MLflow z Microsoft Fabric pozwala na efektywne zarządzanie procesem tworzenia modeli ML w ramach jednej spójnej infrastruktury danych. Dzięki temu możliwe jest nie tylko organizowanie i śledzenie eksperymentów w ustandaryzowany sposób, ale także płynne wdrażanie i monitorowanie modeli w środowisku enterprise.

Współdziałanie tych dwóch rozwiązań otwiera drogę do bardziej uporządkowanego, skalowalnego i zautomatyzowanego podejścia do projektów uczenia maszynowego, a także ułatwia współpracę pomiędzy zespołami inżynierii danych, analityki i data science. Jeśli chcesz poznać więcej takich przykładów, zapraszamy na szkolenia Cognity, gdzie rozwijamy ten temat w praktyce.

GitHub Copilot i GenAI – czym są i jak zmieniają codzienną pracę developera? 24 stycznia 2026

n8n i AI – jak połączyć n8n z ChatGPT / OpenAI? 22 stycznia 2026