# MLflow 『機械学習システムデザイン』第10章では、主要クラウドプロバイダーに紐づかない最も有名なモデルストアとして紹介される。デプロイしたモデルのアーティファクト記録に用いられるツールの例として、コードのバージョン管理(Git)・データのバージョン管理(DVC)・実験の記録(Weights & Biases、Comet.ml)と並んで挙げられ、開発環境の標準化を語る文脈でも言及される。しかし本書執筆時点で、Stack Overflowで上位に挙がるMLflowに関する質問はいずれもアーティファクトの記録・アクセス方法に関するものであり、著者はモデルストアが一般的なユースケースのアーティファクトを十分に保存できるかどうかは「解決済みの問題とはとても言えない」と評している。(Source: [[@2023__OReillyJapan__機械学習システムデザイン - Chapter 10 MLOpsにおけるインフラとツール]] §10.4.2) ## 関連 - 概念: [[機械学習基盤]] / [[MLメタデータ管理]] - ソース: [[@2023__OReillyJapan__機械学習システムデザイン - Chapter 10 MLOpsにおけるインフラとツール]](§10.2.1, §10.4.2, 図10-9)