Registrierte Modelle durchsuchen
SimpleAct listet die in Ihrem MLflow Model Registry registrierten Modelle mit aktueller Version und Stage (Staging, Production, Archived) auf.
Integration · MLflow
MLflow-Integration für EU AI Act Compliance: Modellversionen automatisch ins Model Registry übernehmen
Modell-Metadaten manuell aus MLflow abzutippen kostet Zeit und ist fehleranfällig. Mit der MLflow-Integration liest SimpleAct registrierte Modellversionen und Trainings-Metriken direkt aus Ihrem MLflow-Tracking-Server und übernimmt sie auf Wunsch ins Model Registry – als Grundlage für die Annex-IV-Dokumentation.
Im Produkt verfügbar
SimpleAct verbindet sich mit Ihrem MLflow-Tracking-Server, zeigt registrierte Modelle mit Version, Stage und Trainings-Metriken an und importiert ausgewählte Einträge direkt ins Model Registry – bearbeitbar vor dem Speichern.
Registrierte Modelle und Versionen aus MLflow durchsuchen
Trainings-Metriken automatisch vorausfüllen, statt manuell abzutippen
Import on-demand – keine automatische Hintergrund-Synchronisation
Was die Integration leistet
Von MLflow direkt ins Annex-IV-Dossier
Die Integration liest, was in MLflow bereits vorhanden ist, und macht es für die Compliance-Dokumentation nutzbar – ohne eigene Rechenlogik oder doppelte Datenhaltung.
Trainings-Metriken übernehmen
Metriken aus dem zugehörigen MLflow-Run werden beim Import automatisch vorausgefüllt – Sie können sie vor dem Speichern noch anpassen.
Nachvollziehbare Herkunft
Importierte Einträge bleiben mit der ursprünglichen MLflow-Modell-Referenz und Run-ID verknüpft – für Audits nachvollziehbar.
Ablauf
So richten Sie die MLflow-Integration ein
Einmalige Verbindung, danach jederzeit manuell synchronisierbar.
01
1. Tracking-URI hinterlegen
Verbinden Sie SimpleAct mit Ihrem MLflow-Tracking-Server über die Tracking-URI (optional mit Zugriffstoken für gesicherte Server).
02
2. Modelle durchsuchen und importieren
Im Model Registry registrierte MLflow-Modelle durchsuchen, ein Modell auswählen und die vorausgefüllten Angaben prüfen.
03
3. Vor dem Speichern ergänzen
Modelltyp, Status und Fairness-Checkliste ergänzen – erst dann wird der Eintrag im Model Registry gespeichert.
Was Teams mit der MLflow-Integration konkret können
Für bestehende MLflow-Setups gebaut – kein Parallelbetrieb einer zweiten Modell-Datenbank.
Registrierte Modelle und Versionen aus MLflow durchsuchen
Trainings-Metriken automatisch vorausfüllen
Import gezielt pro Modellversion, kein automatischer Hintergrundabgleich
Herkunft (Modell-Referenz, Run-ID) bleibt nachvollziehbar
Verbindung mit oder ohne Zugriffstoken, auch für selbst gehostete MLflow-Server
Enterprise-Feature, tenant-spezifisch konfigurierbar
Häufige Fragen zur MLflow-Integration
Synchronisiert SimpleAct automatisch im Hintergrund?
Nein. Der Import ist bewusst on-demand: Sie durchsuchen die registrierten Modelle und entscheiden pro Version, ob und wann sie importiert wird.
Werden Trainingsdaten oder Rohdaten übertragen?
Nein. SimpleAct liest ausschließlich Modell-Metadaten und Metriken aus der MLflow-API – keine Trainings- oder Rohdaten.
Funktioniert das auch mit einem selbst gehosteten MLflow-Server?
Ja. Die Integration verbindet sich über die MLflow-REST-API und funktioniert sowohl mit selbst gehosteten als auch mit verwalteten Tracking-Servern.
Modell-Dokumentation, die nicht doppelt gepflegt werden muss
Mit der MLflow-Integration von SimpleAct übernehmen Sie Modellversionen und Metriken direkt aus Ihrem bestehenden Setup – als Grundlage für Annex-IV-Dokumentation und Audits.
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