Introduktion till MLflow
MLflow är ett av de mest populära öppen källkodsverktygen för hantering av maskininlärningens livscykel. Det hjälper till att spåra experiment, hantera modeller och effektivisera arbetsflöden från träning till driftsättning. MLflow tillhandahåller ett enhetligt gränssnitt för experimentuppföljning, modellpaketering och modellregister, vilket gör det till ett oumbärligt verktyg inom modern MLOps.
Nyckelkomponenter i MLflow
- MLflow Tracking — registrerar parametrar, mätvärden och artefakter (som modeller eller diagram) för varje körning;
- MLflow Projects — möjliggör paketering av kod i ett reproducerbart format;
- MLflow Models — standardiserar modellagring och driftsättning över olika ramverk;
- MLflow Registry — fungerar som ett centralt register för versionshantering och hantering av modeller.
MLflow — en plattform med öppen källkod för hantering av hela maskininlärningens livscykel, inklusive spårning, paketering och driftsättning av modeller.
Du kan använda MLflow lokalt eller med molnbaserade backend-lösningar. Det integreras enkelt med ramverk som scikit-learn, TensorFlow, PyTorch och XGBoost — allt utan att behöva ändra befintlig träningskod.
Tack för dina kommentarer!
Fråga AI
Fråga AI
Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal
Fantastiskt!
Completion betyg förbättrat till 6.67Introduktion till MLflow
Svep för att visa menyn
MLflow är ett av de mest populära öppen källkodsverktygen för hantering av maskininlärningens livscykel. Det hjälper till att spåra experiment, hantera modeller och effektivisera arbetsflöden från träning till driftsättning. MLflow tillhandahåller ett enhetligt gränssnitt för experimentuppföljning, modellpaketering och modellregister, vilket gör det till ett oumbärligt verktyg inom modern MLOps.
Nyckelkomponenter i MLflow
- MLflow Tracking — registrerar parametrar, mätvärden och artefakter (som modeller eller diagram) för varje körning;
- MLflow Projects — möjliggör paketering av kod i ett reproducerbart format;
- MLflow Models — standardiserar modellagring och driftsättning över olika ramverk;
- MLflow Registry — fungerar som ett centralt register för versionshantering och hantering av modeller.
MLflow — en plattform med öppen källkod för hantering av hela maskininlärningens livscykel, inklusive spårning, paketering och driftsättning av modeller.
Du kan använda MLflow lokalt eller med molnbaserade backend-lösningar. Det integreras enkelt med ramverk som scikit-learn, TensorFlow, PyTorch och XGBoost — allt utan att behöva ändra befintlig träningskod.
Tack för dina kommentarer!
