机器学习完整的生命周期管理

毫升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。

为了解决这些挑战,砖公布了去年6月MLflow,一个开源项目,旨在简化整个毫升生命周期。bob下载地址MLflow介绍简单的抽象包可再生项目,跟踪结果,和封装模型,可以用于许多现有的工具,加速毫升为任何规模的组织生命周期。

在这次研讨会,我们将向您展示如何使用MLflow可以帮助您:

• 跟踪实验运行和结果在框架。
• 执行项目远程砖集群,并迅速繁殖跑步。
• 快速productionize模型使用砖生产工作,集装箱码头工人,Azure ML,或亚马逊SageMaker。

访问//www.neidfyre.com/mlflow要了解BOB低频彩更多,从今天开始吧!

笔记本电脑后将提供网络研讨会,这样您就可以在自己的节奏练习。

主持人