MLflow или Weights and Biases для трекинга экспериментов что лучше

[nullflux7592]

Занимаюсь ML соло и в небольших командах, до этого просто писал результаты экспериментов в таблички Excel — знаю, позор. Решил наконец нормально настроить трекинг. Смотрю на MLflow и Weights & Biases, оба кажутся мощными. MLflow привлекает тем, что self-hosted и бесплатный. W&B красивый но платный для команд. Кто чем пользуется, какие подводные камни?

[grigory2102]

Пользуюсь W&B уже 3 года, и для соло/небольших команд это просто лучший выбор если не пугает облако. Бесплатный тариф даёт неограниченные проекты и 100GB хранилища — на практике этого хватает. Главное преимущество — интерактивные графики прямо в браузере, сравнение runs в несколько кликов, и отличная интеграция с PyTorch и HuggingFace. wandb.init() + wandb.log() — и всё работает.

[tanya_loop67]

MLflow выбираю когда данные нельзя гнать в облако (корпоратив, медицина, NDA). Self-hosted поднимается за 20 минут: mlflow server --backend-store-uri postgresql://... --default-artifact-root s3://bucket. UI попроще чем у W&B, но для логгирования метрик, параметров и артефактов вполне достаточно. Плюс MLflow Model Registry — удобно версионировать модели перед деплоем.

[pavel9971]

Есть третий вариант который мало кто упоминает — DVC + ClearML. DVC хорошо версионирует данные и пайплайны (git для данных по сути), ClearML даёт трекинг экспериментов с self-hosted опцией и автологгингом. Сложнее в настройке, но функционально очень богатый стек. Для серьёзного MLOps я бы смотрел именно в эту сторону.

[luka4904]

Для соло-проектов могу предложить и более простой путь: TensorBoard встроен в TensorFlow и работает с PyTorch через torch.utils.tensorboard. Нет зависимости от внешних сервисов, логи хранятся локально, визуализация в браузере. Не так удобно для сравнения экспериментов как W&B, но для начала — вполне. Потом можно мигрировать на W&B когда почувствуете потребность.

[fedor_tcp]

Реальный подводный камень MLflow — когда экспериментов накапливается тысячи, UI начинает тормозить если не настроить индексы в БД. И артефакты (веса моделей) нужно хранить отдельно в S3/GCS, иначе диск быстро кончится. W&B эти проблемы решает за вас, но вы платите данными. Выбор зависит от вашей threat model.

[semyon_io]

Использую оба в зависимости от проекта. Мой рецепт: W&B для исследовательской фазы (быстро, удобно, красиво), MLflow для production пайплайна (model registry, CI/CD интеграция, аудит). Они не конкуренты — разные задачи.