Вступ до MLflow
MLflow — один із найпопулярніших інструментів з відкритим кодом для керування життєвим циклом машинного навчання. Він допомагає відстежувати експерименти, керувати моделями та оптимізувати робочі процеси від навчання до розгортання. MLflow надає уніфікований інтерфейс для відстеження експериментів, упаковки моделей та реєстру моделей, що робить його важливим інструментом у сучасному MLOps.
Ключові компоненти MLflow
- MLflow Tracking — фіксує параметри, метрики та артефакти (наприклад, моделі або графіки) для кожного запуску;
- MLflow Projects — дозволяє упаковувати код у відтворюваному форматі;
- MLflow Models — стандартизує зберігання та розгортання моделей для різних фреймворків;
- MLflow Registry — слугує центральним репозиторієм для версіювання та керування моделями.
MLflow — платформа з відкритим кодом для керування повним життєвим циклом машинного навчання, включаючи відстеження, упаковку та розгортання моделей.
MLflow можна використовувати локально або з хмарними бекендами. Він легко інтегрується з такими фреймворками, як scikit-learn, TensorFlow, PyTorch та XGBoost — і все це без змін у наявному коді навчання.
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
Чудово!
Completion показник покращився до 6.67Вступ до MLflow
Свайпніть щоб показати меню
MLflow — один із найпопулярніших інструментів з відкритим кодом для керування життєвим циклом машинного навчання. Він допомагає відстежувати експерименти, керувати моделями та оптимізувати робочі процеси від навчання до розгортання. MLflow надає уніфікований інтерфейс для відстеження експериментів, упаковки моделей та реєстру моделей, що робить його важливим інструментом у сучасному MLOps.
Ключові компоненти MLflow
- MLflow Tracking — фіксує параметри, метрики та артефакти (наприклад, моделі або графіки) для кожного запуску;
- MLflow Projects — дозволяє упаковувати код у відтворюваному форматі;
- MLflow Models — стандартизує зберігання та розгортання моделей для різних фреймворків;
- MLflow Registry — слугує центральним репозиторієм для версіювання та керування моделями.
MLflow — платформа з відкритим кодом для керування повним життєвим циклом машинного навчання, включаючи відстеження, упаковку та розгортання моделей.
MLflow можна використовувати локально або з хмарними бекендами. Він легко інтегрується з такими фреймворками, як scikit-learn, TensorFlow, PyTorch та XGBoost — і все це без змін у наявному коді навчання.
Дякуємо за ваш відгук!
