这个研讨会是MLflow的介绍。机器学习(ML)开发带来了传统软件开发生命周期之外的许多新的复杂性。与传统的软件开发不同,ML开发人员希望尝试多种算法、工具和参数来获得最佳结果,并且他们需要跟踪这些信息来重现工作。此外,开发人员需要使用许多不同的系统来生产模型。
为了解决这些挑战,开源项目MLflow简化了整个ML生命周期。bob下载地址MLflow引入了简单的抽象来打包可复制的项目、跟踪结果、封装可与许多现有工具一起使用的模型以及共享模型的中央存储库,从而加速了任何规模的组织的ML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项目打包格式来重新运行,以及现在如何使用MLflow模型通用格式将模型发送到不同的部署工具。
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