Johdanto MLflow'hun
MLflow on yksi suosituimmista avoimen lähdekoodin työkaluista koneoppimisen elinkaaren hallintaan. Se auttaa kokeilujen seurannassa, mallien hallinnassa ja työnkulkujen tehostamisessa koulutuksesta käyttöönottoon. MLflow tarjoaa yhtenäisen käyttöliittymän kokeilujen seurantaan, mallien paketointiin ja mallirekisteriin, mikä tekee siitä olennaisen työkalun nykyaikaisessa MLOpsissa.
MLflown keskeiset osat
- MLflow Tracking — tallentaa parametrit, metriikat ja artefaktit (kuten mallit tai kuviot) jokaiselle ajolle;
- MLflow Projects — mahdollistaa koodin paketoinnin toistettavassa muodossa;
- MLflow Models — yhdenmukaistaa mallien tallennuksen ja käyttöönoton eri kehysten välillä;
- MLflow Registry — toimii keskitettynä tietovarastona mallien versiointiin ja hallintaan.
MLflow — avoimen lähdekoodin alusta koneoppimisen elinkaaren hallintaan, mukaan lukien mallien seuranta, paketointi ja käyttöönotto.
MLflow:ta voi käyttää paikallisesti tai pilvipohjaisten taustajärjestelmien kanssa. Se integroituu helposti kehikoihin kuten scikit-learn, TensorFlow, PyTorch ja XGBoost — ilman muutoksia olemassa olevaan koulutuskoodiin.
Kiitos palautteestasi!
Kysy tekoälyä
Kysy tekoälyä
Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme
Mahtavaa!
Completion arvosana parantunut arvoon 6.67Johdanto MLflow'hun
Pyyhkäise näyttääksesi valikon
MLflow on yksi suosituimmista avoimen lähdekoodin työkaluista koneoppimisen elinkaaren hallintaan. Se auttaa kokeilujen seurannassa, mallien hallinnassa ja työnkulkujen tehostamisessa koulutuksesta käyttöönottoon. MLflow tarjoaa yhtenäisen käyttöliittymän kokeilujen seurantaan, mallien paketointiin ja mallirekisteriin, mikä tekee siitä olennaisen työkalun nykyaikaisessa MLOpsissa.
MLflown keskeiset osat
- MLflow Tracking — tallentaa parametrit, metriikat ja artefaktit (kuten mallit tai kuviot) jokaiselle ajolle;
- MLflow Projects — mahdollistaa koodin paketoinnin toistettavassa muodossa;
- MLflow Models — yhdenmukaistaa mallien tallennuksen ja käyttöönoton eri kehysten välillä;
- MLflow Registry — toimii keskitettynä tietovarastona mallien versiointiin ja hallintaan.
MLflow — avoimen lähdekoodin alusta koneoppimisen elinkaaren hallintaan, mukaan lukien mallien seuranta, paketointi ja käyttöönotto.
MLflow:ta voi käyttää paikallisesti tai pilvipohjaisten taustajärjestelmien kanssa. Se integroituu helposti kehikoihin kuten scikit-learn, TensorFlow, PyTorch ja XGBoost — ilman muutoksia olemassa olevaan koulutuskoodiin.
Kiitos palautteestasi!
