MLflow no DGB: uma plataforma de experimentos atrás do IAP — e o JWT que a lib assina sozinha
Até esta semana, cada experimento de ciência de dados do DGB vivia e morria na máquina de quem o rodou: métricas num notebook, o modelo num .pkl perdido numa pasta, e nenhum rastro compartilhado de "o que foi treinado, com quais dados, e quão bom ficou". A plataforma ganhou agora um servidor MLflow compartilhado — tracking de experimentos, Model Registry e ferramentas de GenAI — rodando em Cloud Run atrás do IAP, com uma biblioteca cliente que faz a autenticação sumir: import dgb_mlflow; dgb_mlflow.configure() e o resto é o mlflow de sempre. Este post conta o que foi construído, e o gotcha de autenticação que virou a peça central do desenho.