安德烈Mesarovic

讨论不同的方法可以搭配MLflow模型。我们将介绍开源MLflow和砖MLflow管理bob下载地址服务模型的方法。将涵盖基本批得分和实时得分之间的差异。特别强调新的即将到来的砖生产就绪的模型。

(daisna21-sessions-od)

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。

在本教程中,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。

你将学习:
——理解开源MLflow的三个主要组件(MLflow跟踪、MLflow项目,bob下载地址MLflow模型)和每个帮助解决如何挑战毫升的生命周期。
——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项目包装格式复制任何平台上运行。bob体育客户端下载
——如何用MLflow模型一般格式发送模型不同的部署工具。

先决条件:
——一个充足的笔记本电脑(8-16GB内存)Chrome和Firefox
——Python 3和pip预装
在//www.neidfyre.com/try-databricks上,登记,砖的标准试验
——登记,砖Community Edition
——Python编程语言的基本知识
——机器学习概念的基本理解

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