标准化ML生命周期
了解如何成功地大规模构建、部署和重现ML模型。并学习工程最佳实践，了解为什么MLflow已经成为自动化端到端ML生命周期的领导者，每月下载量超过200万次，并介绍MLflow的最新组件- Model Registry。电子书包括:
- 组织在整个生命周期中管理ML模型时面临的主要挑战
- MLflow如何解决这些挑战，包括实验跟踪、项目可重复性、模型部署和管理
- Managed MLflow如何在Databricks上提供具有企业可靠性、安全性和规模的完全托管的集成体验
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