管理MLFlow
管理完整的机器学习生命周期
什么是托管MLflow?
托管MLflow构建在MLflow,一个由Dbob下载地址atabrbob体育客户端下载icks开发的开源平台,帮助管理具有企业可靠性、安全性和规模的完整机器学习生命周期。
Vantaggi
模型开发
通过标准化框架开发可用于生产的机器学习模型,加速并简化机器学习生命周期管理。使用托管的MLflow Recipes,您可以引导ML项目,轻松地执行快速迭代,并将高质量的模型大规模地交付到生产中。
实验跟踪
使用任何ML库、框架或语言运行实验,并自动跟踪每个实验的参数、指标、代码和模型。通过在Databricks上使用MLflow,您可以安全地共享、管理和比较实验结果以及相应的工件和代码版本——这要感谢与Databricks工作区和笔记本的内置集成。
模型管理
使用一个中心位置来发现和共享ML模型,协作将它们从实验转移到在线测试和生产,与审批和治理工作流以及CI/CD管道集成,并监控ML部署及其性能。的MLflow模型注册表促进专业知识和知识的共享,并帮助您保持控制。
模型部署
通过与Docker容器、Azure ML或Amazon SageMaker的内置集成,在Apache Spark™或REST api上快速部署用于批处理推理的生产模型。借助Databricks上的Managed MLflow,您可以使用Databricks作业调度器和自动管理集群来操作和监视生产模型,以根据业务需求进行扩展。
特性
请参阅Azure Databricks和AWS的产品新闻,了解有关我们最新功能的更多信息。BOB低频彩
MLflow产品的比较
它是如何工作的
MLflow是一组轻量级的api和用户界面,可以与机器学习工作流中的任何ML框架一起使用。它包括四个部分:MLflow跟踪,MLflow项目,MLflow模型而且MLflow模型注册表
在Databricks上管理MLflow
Managed MLflow on Databricks是MLflow的完全托管版本,为从业者提供跨Databricks笔记本电脑、作业和数据存储的可再现性和实验管理,并具有Databricks的可靠性、安全性和可伸缩性统一数据分析平台bob体育客户端下载。