MLflow Tracking — experimenty a runs
Logování parametrů, metrik, artefaktů, modelů z PyTorch/TF/sklearn/XGBoost; autologging, srovnání runs, reproducibilita s Git commit hashem a env.
ML Platform
ML & AI Platform
End-to-end MLOps platforma s MLflow, Feature Store a production-grade model serving
MLflow Experiment Tracking
Verzování experimentů, parametrů, metrik a artefaktů pro reprodukovatelnost
Feature Store
Centralizovaná správa features s online a offline serving capabilities
Model Registry
Verzování modelů, staging/production promotion a governance
AutoML
Automatizovaný model selection, hyperparameter tuning a feature engineering
Model Monitoring
Sledování model performance, data drift a automatické retraining triggers
MLOps Pipelines
End-to-end ML pipelines s CI/CD, automated testing a deployment
Implementační proces
Strukturovaný přístup k ML platformě
1
Fáze 1: ML Strategy
1-2 týdny
- Definice business use case
- Posouzení dostupnosti dat
- Definice metrik úspěchu
- Infrastrukturní požadavky
- Přehled schopností týmu
- Plánování roadmapy
2
Fáze 2: Platform Setup
2-3 týdny
- Konfigurace MLflow workspace
- Nastavení Feature Store
- Konfigurace Model Registry
- Politiky compute clusterů
- Security a access control
- Nastavení integrací
3
Fáze 3: Model Development
4-12 týdnů
- Feature engineering
- Trénování modelů a experimentace
- Optimalizace hyperparametrů
- Validace modelů
- A/B testing framework
- Dokumentace
4
Fáze 4: MLOps & Production
2-4 týdny
- Nasazení modelů (batch/real-time)
- Nastavení monitoringu
- Konfigurace alertingu
- Retraining pipelines
- Optimalizace výkonu
- Školení týmu
Technology Stack
ML/AI nástroje a frameworky
MLflow Components
TrackingProjectsModelsRegistryDeployments
ML Frameworks
Spark MLlibscikit-learnPyTorchTensorFlowXGBoostLightGBM
Feature Engineering
Feature StoreDelta TablesSparkpandasKoalas
Deployment
Model ServingBatch InferenceStreaming InferenceREST APIsEdge Deployment
Časté dotazy k ML Platformě
Odpovědi na nejčastější otázky o ML platformě Databricks
Databricks ML — klíčová témata
Databricks ML Platform — MLflow, Feature Store, Model Serving
End-to-end ML lifecycle na lakehouse — od feature engineeringu přes experiment tracking po produkční serving a monitoring.
MLflow Model Registry (Unity Catalog)
Modely jako first-class UC objekty (catalog.schema.model), aliases (Champion/Challenger), versioning, governance grantů a lineage z trénovacích dat.
Feature Store a Feature Engineering
Centrální feature tables v UC s point-in-time correctness, offline training + online lookup, automatický feature lineage do modelu.
AutoML pro baseline modely
Automatický baseline (klasifikace, regrese, forecasting) s generovanými notebooky — žádný „black box", všechen kód k revizi a customizaci.
Hyperparameter tuning (Hyperopt, Optuna)
Distribuovaný HPO přes Spark trials, Bayesovské vyhledávání, early stopping; integrované MLflow logování všech trials.
Distributed training (Spark ML, Ray, Horovod)
Spark MLlib pro tabulární data, Ray on Databricks pro RL/distributed Python, Horovod/TorchDistributor pro multi-GPU deep learning.
Mosaic AI a foundation models
Fine-tuning open-source LLM (Llama, Mistral), Foundation Model APIs (pay-per-token), provisioned throughput pro produkční nasazení.
Vector Search a RAG
Managed vector index nad Delta tabulkami (auto-sync, hybrid search), embedding endpoints, integrace s Mosaic AI Agent Framework pro RAG aplikace.
Model Serving (CPU/GPU, scale-to-zero)
Serverless real-time endpointy, scale-to-zero, A/B traffic split, request/response logging do inference tables pro monitoring.
Batch a streaming inference
spark.ai_query() / mlflow.pyfunc.spark_udf pro batch scoring na petabajtech; Structured Streaming pro near-real-time predikce do Delta.
Lakehouse Monitoring (drift & quality)
Automatický monitoring inference tables — feature drift, prediction drift, label drift, fairness metriky; alerty a dashboardy bez kódu.
MLOps: CI/CD s Databricks Asset Bundles
IaC pro jobs, pipelines, modely (DAB/YAML), GitHub Actions / Azure DevOps, dev → staging → prod promotion s testy a approvals.
Kontaktujte nás
Připraveni transformovat vaši datovou strategii?
Kontaktujte nás ještě dnes a projednejme, jak vám naše odborné znalosti v oblasti datového inženýrství a vývoje aplikací mohou pomoci.
Personalizované konzultace
Analyzujeme vaše specifické potřeby a výzvy.
Řešení na míru
Vlastní strategie vytvořené pro vaše specifické obchodní požadavky.
Průběžná podpora
Jsme s vámi na každém kroku, od plánování až po implementaci.