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MLOps |虚拟事件
付诸实施
大规模机器学习

成功地建立一个机器学习模型是十分困难的。跟踪成千上万的实验,结果大规模繁殖,移动模型投入生产,重新部署,推出更新模型指数更加困难。为应对这些挑战,许多组织正在构建自定义“毫升平台”自动化和标准化端到端毫升生命周期。bob体育客户端下载

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第1部分:主题

第2部分:产品演示

第3部分:客户为H&M的故事

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免费教程:引入MLflow砖

在这个简单的实践教程中,我们将看看健康数据可用于预测寿命。在Apache火花,将开始与数据工程数据探索、模型调优和日志hyperopt和MLflow。它将继续示例模型注册管理模型的推广,和简单的部署到生产与MLflow工作或仪表板。

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