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MLflow

Open-Source ML-Lifecycle-Plattform – Experimente, Modelle und Deployment verwalten.

29. März 2026 1 Min. Lesezeit

Was ist MLflow?

MLflow ist eine Open-Source-Plattform für das Management des gesamten Machine-Learning-Lifecycle. Die vier Kernkomponenten – Tracking (Experiment-Protokollierung), Projects (reproduzierbare Runs), Models (Modell-Packaging) und Model Registry (Versionierung) – bilden das Rückgrat professioneller MLOps-Prozesse.MLflow ist framework-agnostisch und funktioniert mit TensorFlow, PyTorch, scikit-learn und anderen Libraries.

Bedeutung

Für KI-Roadmaps ist MLflow essentiell, um von experimenteller KI zu produktionsreifen, governance-konformen ML-Pipelines zu gelangen.

In 4 Schritten zur KI-Integration

Ein transparenter, erprobter Prozess, der das Risiko minimiert und schnelle Ergebnisse liefert.

1

Audit & Discovery

Wir analysieren deine Prozesse und identifizieren den höchsten ROI für KI-Einsatz.

2

Proof of Concept

Entwicklung eines Prototyps innerhalb von 14 Tagen, um die Machbarkeit zu beweisen.

3

Integration

Nahtlose Anbindung an deine bestehenden Systeme (API, ERP, CRM) und Datenschutz-Check.

4

Go-Live & Skalierung

Rollout, Mitarbeiterschulung und kontinuierliche Optimierung der Modelle.