这个车间是一个MLflow概论。机器学习(ML)的发展带来许多新的复杂性超出了传统的软件开发生命周期。与传统的软件开发,毫升开发者想尝试多个算法,工具和参数来得到最好的结果,他们需要跟踪这个信息复制工作。此外,开发人员需要使用许多不同的系统productionize模型。
解决这些挑战,MLflow,一个开源项目,简化了整个毫升生命周期。bob下载地址MLflow介绍简单的抽象包可再生项目,跟踪结果,封装模型,可以用于许多现有的工具,和中央存储库共享模型,加快毫升为任何规模的组织生命周期。
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如何使用MLflow跟踪记录和查询实验:代码、数据、配置和结果。
如何使用MLflow项目包装格式复制运行,现在使用MLflow模型一般格式发送模型不同的部署工具。
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