Introduksjon til MLflow
MLflow er et av de mest populære åpen kildekode-verktøyene for håndtering av maskinlæringslivssyklusen. Det hjelper med å spore eksperimenter, administrere modeller og effektivisere arbeidsflyter fra trening til produksjonssetting. MLflow tilbyr et samlet grensesnitt for eksperimentsporing, modellpakking og modellregister, noe som gjør det til et essensielt verktøy i moderne MLOps.
Nøkkelkomponenter i MLflow
- MLflow Tracking — registrerer parametere, metrikk og artefakter (som modeller eller grafer) for hver kjøring;
- MLflow Projects — lar deg pakke kode i et reproduserbart format;
- MLflow Models — standardiserer lagring og produksjonssetting av modeller på tvers av ulike rammeverk;
- MLflow Registry — fungerer som et sentralt register for versjonering og administrasjon av modeller.
MLflow — en åpen kildekode-plattform for håndtering av hele maskinlæringslivssyklusen, inkludert sporing, pakking og produksjonssetting av modeller.
Du kan bruke MLflow lokalt eller med skybaserte backends. Det integreres enkelt med rammeverk som scikit-learn, TensorFlow, PyTorch og XGBoost — alt uten å endre eksisterende treningskode.
Takk for tilbakemeldingene dine!
Spør AI
Spør AI
Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår
Fantastisk!
Completion rate forbedret til 6.67Introduksjon til MLflow
Sveip for å vise menyen
MLflow er et av de mest populære åpen kildekode-verktøyene for håndtering av maskinlæringslivssyklusen. Det hjelper med å spore eksperimenter, administrere modeller og effektivisere arbeidsflyter fra trening til produksjonssetting. MLflow tilbyr et samlet grensesnitt for eksperimentsporing, modellpakking og modellregister, noe som gjør det til et essensielt verktøy i moderne MLOps.
Nøkkelkomponenter i MLflow
- MLflow Tracking — registrerer parametere, metrikk og artefakter (som modeller eller grafer) for hver kjøring;
- MLflow Projects — lar deg pakke kode i et reproduserbart format;
- MLflow Models — standardiserer lagring og produksjonssetting av modeller på tvers av ulike rammeverk;
- MLflow Registry — fungerer som et sentralt register for versjonering og administrasjon av modeller.
MLflow — en åpen kildekode-plattform for håndtering av hele maskinlæringslivssyklusen, inkludert sporing, pakking og produksjonssetting av modeller.
Du kan bruke MLflow lokalt eller med skybaserte backends. Det integreres enkelt med rammeverk som scikit-learn, TensorFlow, PyTorch og XGBoost — alt uten å endre eksisterende treningskode.
Takk for tilbakemeldingene dine!
