MLFlow vs. Kubeflow: MLOps-Plattformen für Machine Learning im Vergleich

In diesem Beitrag vergleiche ich die MLOps-Plattformen MLflow vs Kubeflow – zwei bewährte Open-Source-Lösungen, die unterschiedliche Anforderungen im Machine Learning adressieren. Während Kubeflow auf Skalierbarkeit und Automatisierung für komplexe Produktionsumgebungen fokussiert, bietet MLflow ein leichtgewichtiges Handling für Experiment-Tracking und Modellmanagement.

Zentrale Punkte

• Skalierbarkeit: Kubeflow eignet sich für große produktionsreife Umgebungen, MLflow für leichtere Szenarien.
• Fokus: Kubeflow deckt den gesamten ML-Lifecycle ab, MLflow ist ideal fürs Versuchsdatenmanagement.
• Komplexität: Kubeflow erfordert DevOps-Ressourcen, MLflow lässt sich einfach einrichten.
• Integration: Beide Tools lassen sich mit gängigen Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow kombinieren.
• Kombination: Die gleichzeitige Nutzung beider Plattformen erzeugt einen durchgängigen Workflow von Experiment bis Deployment.

Die Wahl zwischen Kubeflow und MLflow bestimmt in vielen Unternehmen, wie nachhaltig und effizient der komplette Machine-Learning-Zyklus gestaltet wird. Dabei überschneiden sich die Toolsets, bringen aber unterschiedliche Schwerpunkte mit. Angehende Data Scientists und Machine-Learning-Ingenieure legen häufig mit MLflow los, weil es einen intuitiven Start erlaubt. Unternehmen, die stark auf eine Cloud-native Infrastruktur setzen und Kubernetes-Cluster bereits erfolgreich nutzen, profitieren hingegen stärker von Kubeflow. Dabei kann es durchaus sinnvoll sein, beide Tools gemeinsam zu verwenden, um die Stärken beider Plattformen auszuschöpfen.

In den nächsten Kapiteln schauen wir uns genauer an, was Kubeflow und MLflow ausmacht, wie sie sich im Kern unterscheiden und warum sie sich ideal ergänzen können. Außerdem zeige ich anhand konkreter Beispiele, wie dir eine Kombination beider Systeme einen produktionsreifen und gleichzeitig flexibel anpassbaren Workflow ermöglicht.

Was unterscheidet Kubeflow und MLflow im Kern?

Kubeflow und MLflow unterscheiden sich vor allem im Umfang und in der Zielsetzung. Während Kubeflow auf Kubernetes basiert und dafür entwickelt wurde, große und wiederholbare ML-Pipelines zu orchestrieren, konzentriert sich MLflow auf das Tracking und Versionieren einzelner Experimente oder Modelle. Die Skalierung von Ressourcen und Deployment-Funktionalitäten steht bei Kubeflow im Fokus, MLflow hält den Entwicklungsprozess flexibel und nachvollziehbar.

Wer mit Container-Orchestrierung vertraut ist, wird bei Container-Plattformen wie Docker Swarm oder Kubernetes schon klare Parallelen erkennen. Kubeflow nutzt die Stärken von Kubernetes, ist aber für Einsteiger komplexer – MLflow übernimmt bewusst weniger und bleibt dadurch einfacher in der Handhabung.

Gerade in großen Organisationen spielt die zentrale Verwaltung von Rechenressourcen eine zentrale Rolle. Hier kann Kubeflow punkten, weil es eng mit Kubernetes integriert ist und sich somit hervorragend für Teams eignet, die bereits umfassende DevOps-Pipelines betreiben. Im Gegensatz dazu ist MLflow bestens geeignet, um an einem lokalen Rechner oder auf einer leichten Serverinstanz Experimente zu verfolgen und sauber zu dokumentieren. Sobald ein Modell bestimmte Reife erlangt, kann es in größeren Pipelines eingebunden werden.

Kubeflow: Leistungsstarke Pipeline-Orchestrierung für skalierbares Machine Learning

Kubeflow versteht sich als umfassendes Framework für die Automatisierung des gesamten ML-Prozesses: von der Datenaufbereitung über das Training bis zum Deployment in der Produktion. Dafür nutzt Kubeflow Kubernetes-Komponenten wie Pods, Nodes und Namenräume, was besonders für große, verteilte Teams nützlich ist. Ein großer Vorteil ist die Möglichkeit, verschiedene Infrastrukturkomponenten unter einem Dach zusammenzuführen und eine robuste, reproduzierbare Pipeline zu etablieren. Das erleichtert das Einspielen von Updates und den Rollout neuer Modelle deutlich.

Wichtige Funktionen umfassen:

• Erstellung end-to-end ML-Pipelines mit Wiederverwendbarkeit.
• Anbindung an gängige ML-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch.
• GPU/TPU-Unterstützung für skalierbares Modelltraining.
• Monitoring-Tools für Ressourcen und Modellmetriken.
• Produktionsreifes Serving über KFServing – inklusive A/B-Testing und Canary Deployments.

Der Einsatz lohnt sich, wenn dein Team hohe Verlässlichkeit und Skalierbarkeit benötigt. Die Installation und Pflege ist schwerer als bei MLflow, aber durch Tools wie Helm oder Kustomize gut automatisierbar. Wer bereits ein erfahrenes DevOps-Team im Hintergrund hat, kann damit rasch produktionsfertige Abläufe aufbauen. Für Neulinge in Kubernetes bleibt allerdings eine Hürde: Die Lernkurve ist zu Anfang recht steil, das technische Fundament sollte also gegeben sein.

Darüber hinaus erlaubt Kubeflow eine umfassende Verwaltung von Experimenten, sobald diese in komplexe Pipelines eingebettet sind. Du kannst verschiedenste Schritte – vom Datenimport bis zum Deployment in einer Cloud – modular definieren und bei Bedarf verändern. Gleichzeitig sorgt die Kubernetes-Orchestrierung dafür, dass Ressourcen optimal genutzt werden. Besonders wenn du mit großen Datensätzen und multiplen Trainingsjobs auf GPUs arbeitest, zeigt sich die eigentliche Stärke von Kubeflow. Dabei wird sichergestellt, dass die Workloads verteilt operieren können, ohne dass du permanent manuell eingreifen musst.

MLflow: Modell-Management mit Leichtigkeit

MLflow setzt den Schwerpunkt auf Wiederholbarkeit und die einfache Dokumentation von Machine-Learning-Experimenten. Die Stärke liegt in seiner unmittelbaren Nutzbarkeit – keine umfangreiche Einrichtung nötig, keine tiefgehende Infrastruktur. Gleichzeitig ist MLflow flexibel genug, um in nahezu jedem Entwicklungsumfeld eingesetzt zu werden: ob lokal, in einer Virtual Machine oder als Teil eines Cloud-Setups.

Mit MLflow verwalte ich mühelos:

• Parameter und Metriken jedes Trainingsdurchlaufs.
• Versionierte Modelle in einer zentralen Modell-Registry.
• Cross-Plattform-Deployments per REST-API oder lokaler Instanz.

Ich nutze es fast täglich, um Hypothesen zu validieren, Codeänderungen nachvollziehbar zu machen und effizient zwischen Entwicklungs- und Produktionsphasen zu wechseln. Für Einzelentwickler, kleine Teams oder Startups, die agil arbeiten und schnell Ergebnisse benötigen, ist MLflow die richtige Wahl. Die Einstiegshürde ist gering, sodass du sehr schnell loslegen kannst. Darüber hinaus ist die Dokumentation gut strukturiert, und die Community entwickelt kontinuierlich neue Erweiterungen und Integrationen.

In Projekten, bei denen sich die Anforderungen noch oft ändern und der unverstellte Blick aufs Experiment wichtiger ist als eine komplexe Orchestrierung, erweist sich MLflow als perfekter Begleiter. Direkt in Jupyter Notebooks eingebettet, kannst du mit einfachen Funktionen dein Training tracken, Metriken ablegen und Modelle versionieren. So geht dir kein Experiment verloren, und du kannst später mühelos herausfinden, mit welcher Kombination aus Parametern du deine Best-Performer-Modelle erzielt hast. Für die schnelle Demonstration beim Kunden oder internen Stakeholdern reicht zudem meist das leichte Deployment.

Direkter Vergleich: Wann welches Tool passt

Ein praktischer Vergleich hilft, Einsatzszenarien konkret einzuordnen. Die folgende Tabelle fasst die Unterschiede übersichtlich zusammen:

Funktion	Kubeflow	MLflow
Workflow-Management	Vollständig orchestriert	Einfaches Tracking
Deployment	Integriertes KFServing	API-gestützt, extern möglich
Infrastruktur	Kubernetes-basiert	Plattformunabhängig
DevOps-Anforderungen	Hoch	Niedrig
Flexibilität	Hohe Kontrolle, aber starrer	Schnelle Iteration möglich

Die Tabelle verdeutlicht den grundsätzlichen Unterschied: Kubeflow ist ideal, wenn dein Projekt langfristig skalieren muss und du bereits in einer Kubernetes-Welt lebst. MLflow ist hingegen genial, um ohne große Umwege Experimente zu starten und schnelle Ergebnisse zu sehen. Bei vielen Datenteams ist es somit üblich, dass MLflow als Einstiegs- und Experimentierplattform genutzt wird und Kubeflow später hinzugezogen wird, sobald klar ist, dass die Modell-Deployments professioneller orchestriert werden sollen.

Skalierung: Der Vorteil von Kubeflow auf Kubernetes

Mit Kubeflow lassen sich hochskalierte Training-Jobs in der Cloud effizient abbilden. Die tiefe Integration in Kubernetes erlaubt dabei Ressourcenmanagement über Nodes und automatisches Scaling über integrierte Controller. Das funktioniert besonders gut in Verbindung mit Horizontal und Vertical Pod Autoscaling, wodurch sich Ressourcen dynamisch anpassen.

Ich habe mit Kubeflow beispielsweise Trainingsjobs optimiert, die auf Hunderttausende Datensätze zugreifen – nahtlos in AWS, GCP oder Azure. Dank Notebooks, Pipelines und KFServing ließ sich ein kompletter ML-Workflow ohne manuelle Eingriffe bedienen. Insbesondere bei Modellen, die kontinuierlich retrainiert werden müssen – etwa wenn neue Daten eintreffen – zeigt Kubeflow seine Stärke. Du definierst einmal deine Pipeline, und die Skalierungslogik passt sich dynamisch an die anfallenden Lasten an.

Was man beim Aufbau mit Kubeflow jedoch nicht unterschätzen sollte: Um das Maximum herauszuholen, musst du ein klares Verständnis über Kubernetes-Konzepte mitbringen. Dazu gehören nicht nur Pods und Services, sondern auch komplexere Themen wie Ingress, Monitoring-Stacks (Prometheus, Grafana) und Sicherheitsrichtlinien. Fehlt diese Expertise im Team, entstehen schnell Hürden, denn eine schlecht konfigurierte Pipeline oder unzureichendes Monitoring können den gesamten Arbeitsprozess ausbremsen. Wer allerdings bereits über fundiertes Kubernetes-Wissen verfügt, kann innerhalb von Wochen eine hochprofessionelle ML-Infrastruktur schaffen.

Flexibilität und Integration auf Entwicklerseite: MLflow überzeugt im Alltag

Als Entwickler oder Data Scientist will ich keine Tage mit Infrastrukturaufbau verbringen – sondern Tests, Modellspeicherung und Auswertung automatisieren. Genau hier zeigt MLflow, warum es für agile Projekte so beliebt ist. Ein lokaler Server oder eine leichtgewichtige VM reichen meist, um die Kernfunktionen von MLflow zu nutzen: Experiment-Tracking, Parametervergleich und Modell-Registrierung, alles über eine intuitive UI erreichbar. Zusätzlich kannst du MLflow reibungslos in Continuous-Integration- und Continuous-Deployment-Prozesse einbinden, um fertige Modelle automatisch zu testen und auszuliefern.

Ein weiteres Plus von MLflow ist das gemeinsame Artefakt-Management. Wenn du ständig neue Modelle trainierst, willst du nicht von Hand Versionen verwalten. MLflow kümmert sich darum, speichert die Modellartefakte zentral ab und versieht jedes Modell mit einer eindeutigen ID. Das beschleunigt den Austausch zwischen Data Scientist und DevOps signifikant. Somit kannst du dich auf die Feinjustierung der Modelle konzentrieren, statt auf administrative Aufgaben. Gerade wenn das Projekt noch in der Startphase ist oder die Teamgröße überschaubar bleibt, ist der Mehrwert unmittelbar spürbar.

Auch Data-Engineering-Teams profitieren von MLflow, da sich besser nachvollziehen lässt, welche Datenpipelines oder Feature-Engineering-Prozesse zu welchem Modell geführt haben. Und falls ein Modell einmal in Produktivsystemen fehlerhafte Ergebnisse liefert, kannst du exakt zurückverfolgen, welche Parameter oder Datenbasen zu diesem Zustand geführt haben. So lassen sich Fehlerquellen eindeutig eingrenzen.

Best Practice: MLflow und Kubeflow kombiniert nutzen

Ich habe die besten Ergebnisse erzielt, wenn ich MLflow als Experiment-Tracker mit Kubeflow als Orchestrator kombiniere. MLflow sammelt Metriken, verwaltet Modellartefakte und dokumentiert alle Schritte. Kubeflow nimmt dieses Modell als Input und sorgt für einen skalierbaren, wiederholbaren Workflow. Das Zusammenspiel beider Plattformen bietet sich vor allem an, wenn du schrittweise von einem kleineren Explorationsprojekt hin zu einem großflächig ausgerollten Produktionsservice wachsen willst.

Ein typischer Aufbau sieht so aus:

• Modellentwicklung und Tracking in MLflow.
• Modellversion als Artefakt exportieren.
• Deployment und Monitoring über Kubeflow Pipelines und KFServing.

Beide Systeme greifen über REST-APIs oder gemeinsam genutzte Artefakt-Stores ineinander. Dadurch lässt sich der Workflow zentralisieren – ideal für Teams mit unterschiedlichen Erfahrungslevels. Die Data Scientists konzentrieren sich auf die Modelloptimierung, während DevOps die Infrastruktur in Kubeflow verwaltet. Gleichzeitig geht kein Experiment verloren, und die Produktionsumgebung kann bei Bedarf problemlos skaliert werden. Wer es richtig plant, schafft damit eine besonders robuste und transparente ML-Wertschöpfungskette.

In der Praxis erfolgen meist etliche Iterationen: Das Modell wird zunächst im kleinen Rahmen validiert, bevor es in die Pipeline übernommen wird. Gerade wenn mehrere Teams parallel an unterschiedlichen Modellvarianten arbeiten, macht ein gemeinsamer Experiment-Tracker wie MLflow den Unterschied. Jeder sieht, welcher Kollege welche Versuche unternommen hat und welche Metriken dabei herauskamen. Anschließend übernimmt Kubeflow den robusten Pipeline-Betrieb, sodass alle in einer produktionsnahen Umgebung auf dieselben Ressourcen und Dienste zugreifen können.

Nicht zu unterschätzen ist auch die Effizienzsteigerung: Du musst keinen separaten Prozess einführen, um herauszufinden, welche Modelle erfolgsversprechend sind. MLflow-Tracking liefert die Daten auf Knopfdruck. Kubeflow automatisiert das reale Deployment samt Continuous Training. Fehlerquellen oder Performance-Einbußen lassen sich früh erkennen, weil alle notwendigen Informationen verfügbar sind. Falls gewünscht, kannst du sogar A/B-Tests mithilfe von KFServing durchführen und Modelle schrittweise in einer Live-Umgebung ausrollen.

Erweiterte Best Practices für eine gemeinsame Nutzung

Damit die Integration reibungslos funktioniert, solltest du einige Best Practices beachten:

• Kein Wildwuchs bei Modellversionen: Lege Richtlinien fest, wie Modelle benannt und getaggt werden. MLflow bietet zwar eine gute Struktur, doch ohne klaren Prozess kann es schnell unübersichtlich werden.
• Gemeinsamer Artefakt-Speicher: Stelle sicher, dass MLflow und Kubeflow auf den gleichen Cloud- oder On-Premises-Speicher zugreifen können. Dies reduziert Overhead und Daten-Shuffling.
• Automatisiertes Deployen: Überlege dir, wann das jeweils beste Zeitfenster für ein automatisches Deployment ist. Nicht jeder Zwischenstand in MLflow muss sofort in Kubeflow getestet werden.
• Security und Berechtigungen: Insbesondere in großen Unternehmen braucht es klare Rollen und Zugriffsrechte. Wer darf Modelle ändern, deployen, archivieren?
• Transparente Kommunikation: Halte die Teams auf dem Laufenden, wenn neue Versionen oder geänderte Pipelines live gehen sollen. Neben Tools ist auch das menschliche Miteinander entscheidend für erfolgreiche MLOps.

Beherzigst du diese Punkte, sparst du dir viel Frust und unnötige Reibungen im Team. Die Verantwortlichkeiten bleiben klar getrennt: MLflow als transparentes Experiment-Sammelbecken, Kubeflow als stabiles Gerüst für das Training im großen Stil und das finale Deployment.

Schlussgedanken: Welche Plattform passt zu deinen Zielen?

Ich sehe MLflow und Kubeflow nicht als Gegensätze. Wer kleine Teams effizient und transparent arbeiten lassen will, greift zuerst zu MLflow. Wer Produktionsreife, Automatisierung und Skalierung auf Tausende Instanzen plant, kommt um Kubeflow nicht vorbei. Letztlich geht es weniger um ein „Entweder-oder“, sondern um ein „Sowohl-als-auch”.

Entscheidend ist nicht das Tool selbst – sondern wie gut es sich in deine Prozesse eingliedert. Ein gut administriertes MLflow ist wirkungsvoller als ein schlecht gepflegtes Kubeflow-Cluster. Gerade in gemischten Teams lohnt sich die Kombination. Ich empfehle: Starte mit MLflow. Wenn du an Skalengrenzen stößt, führe schrittweise Kubeflow ein. So baust du keine Lösung für heute, sondern für morgen.

Das heißt konkret: Beginne mit dem Prototyping in MLflow und erhalte schnell Feedback auf deine Modelle. Sobald du die ersten Validierungen erfolgreich gemeistert hast und die Einsatzszenarien größer werden, lohnt es sich, einen Blick auf Kubeflow zu werfen. Mit wachsender Teamgröße und steigender Anzahl an Projekten wirst du merken, wie unverzichtbar stabile Pipelines und automatisiertes Deployment sind. MLflow übernimmt dabei weiterhin die Dokumentation und Historisierung aller Modelle und Auswertungen, während Kubeflow die Orchestrierung und Skalierung übernimmt. In Summe sparst du dadurch Zeit, Ressourcen und setzt dein ML-Vorhaben nachhaltig auf.