📊 Comparing Model Versions in MLflow
Machine Learning workflows में एक ही dataset और pipeline पर कई बार अलग-अलग hyperparameters और architectures के साथ models train किए जाते हैं। ऐसे में यह जानना कि कौन सा model सबसे अच्छा perform कर रहा है, काफी महत्वपूर्ण होता है। MLflow हमें Model Versioning और उनके बीच comparison करने की सुविधा देता है।
🔢 Model Versioning क्या है?
Model Versioning का मतलब है हर नए trained model को एक unique version ID देना। इससे:
- हर model का history और lineage track किया जा सकता है।
- Reproducibility सुनिश्चित होती है।
- Production-ready model चुनना आसान होता है।
⚖️ Model Comparison क्यों ज़रूरी है?
जब कई versions available हों तो हमें उन्हें compare करना होता है। Model comparison से हमें ये पता चलता है कि कौन सा model:
- अधिक accuracy देता है।
- कम overfitting दिखाता है।
- कम latency और बेहतर scalability प्रदान करता है।
📈 MLflow में Model Comparison कैसे करें?
MLflow UI और APIs हमें model versions को compare करने के tools प्रदान करते हैं। इसमें हम देख सकते हैं:
- Parameters: कौन से hyperparameters पर model train किया गया।
- Metrics: Accuracy, F1-score, ROC AUC जैसी performance values।
- Artifacts: Confusion matrix, loss curves, training logs।
- Deployment Readiness: Serving compatibility और runtime requirements।
🛠 Practical Use Case
मान लीजिए आपने तीन अलग-अलग models train किए हैं:
- Model V1 → Accuracy = 85%, F1 = 0.82
- Model V2 → Accuracy = 89%, F1 = 0.86
- Model V3 → Accuracy = 91%, F1 = 0.88
MLflow UI के जरिए आप देख सकते हैं कि Model V3 overall बेहतर है और उसे production में deploy किया जा सकता है।
🚀 फायदे
- Best performing model चुनना आसान।
- Experiments का clear audit trail।
- टीम collaboration और decision making तेज़।
🏆 निष्कर्ष
Model comparison किसी भी MLOps pipeline का core हिस्सा है। MLflow Model Versioning और Comparison features हमें एक structured तरीका प्रदान करते हैं जिससे हम अपने models का गहराई से analysis कर सकें और production के लिए सबसे बेहतर model चुन सकें।