Холивар: MLflow vs Weights & Biases — что выбрать и зачем?Если вы хоть раз строили ML-пайплайн всерьёз — вы сталкивались с вопросом:Чем трекать эксперименты, метрики, параметры и артефакты?Кто-то клянётся в верности MLflow, кто-то уже не представляет жизни без Weights & Biases (W\&B).Так кто прав? Сторонники MLflow говорят✔️ Open-source, без ограничений:Можно поднять свой сервер, всё под контролем.✔️ Просто, понятно и стабильно:Всё нужное — логгинг, артефакты, модели, REST API — уже есть.✔️ Интеграция с кучей фреймворков:Поддерживает sklearn, PyTorch, TensorFlow, Spark и даже Java/R.✔️ Безопасность и приватность:Ничего не утекает в облако — всё у тебя на машине или в корпоративном кластерe. Сторонники W\&B отвечают✔️ Удобство и интерфейс:Визуализации, дашборды, сравнение экспериментов — всё за 5 минут.✔️ Сильная экосистема:Кроме логгинга — есть hyperparameter sweeps, модели, dataviz, CI, репорты.✔️ Отличная поддержка и документация:Работает «из коробки», даже джуны могут сразу в бой.✔️ Сотрудничество и коллаборации:Проект можно удобно шерить в команде, вести историю, оставлять заметки. Что вызывает споры:— MLflow кажется «голым» без UI, но легко кастомизируется.— W\&B — мощный, но требует подключения к внешнему сервису (и может быть платным).— Один ориентирован на независимость и продакшн, другой — на удобство и скорость R\&D.— MLflow можно встроить в CI/CD и жить без браузера. W\&B — это скорее облачная платформа с хорошим UX. А вы что используете в продакшене или pet-проектах?MLflow, W\&B, а может вообще свой YAML + Excel?Библиотека дата-сайентиста #междусобойчик
