快速入门
MLflow是一个用于管bob下载地址理端到端机bob体育客户端下载器学习生命周期的开源平台。它有三个主要组成部分:跟踪、模型和项目。MLflow跟踪组件允许您记录和查询机器模型训练会话(运行)使用Java,Python,R,休息api。一个MLflow运行是与机器学习模型训练过程相关的参数、指标、标签和工件的集合。
实验是MLflow的主要组织单位;所有MLflow运行都属于一个实验。每个实验都允许您可视化、搜索和比较运行,以及下载运行工件或元数据,以便在其他工具中进行分析。实验在Databricks托管的MLflow跟踪服务器中维护。
实验地点在浏览工作区文件树。您可以使用与管理其他工作空间对象(如文件夹、笔记本和库)相同的工具管理实验。
笔记本电脑
以下快速入门笔记本演示如何使用MLflow跟踪api创建和记录MLflow运行,以及如何使用实验UI查看运行。这些笔记本有Python、Scala和R版本。
Python和R笔记本使用笔记本的实验.Scala笔记本创建了一个实验共享
文件夹中。
请注意
使用Databricks运行时10.3 ML及以上,砖Autologging为Python笔记本默认启用。