MLFlow:機器學習生命週期的開源平台

Mlflow 是一個簡化機器學習開發的平台,包括追蹤實驗、將程式碼打包到可重複的執行中、以及共享和部署模型。 Mlflow 提供了一套輕量級的 api,可以用於任何現有的機器學習應用程式或程式庫(TensorFlow、 PyTorch、 XGBoost 等) ,無論你目前在哪裡執行機器學習程式碼(例如在筆記型電腦、獨立應用程式或雲端)。目前有以下三種元件

  • MLflow Tracking:記錄參數、程式碼和機器學習實驗結果的 API,並使用互動式使用者介面進行比較
  • MLflow Projects:提供一種程式碼打包格式,這樣你就可以與其他人共享你的 ML 程式碼
  • MLflow Models:一個模型打包格式和工具,讓你可以輕鬆地部署相同的模型(從任何機器學習程式庫) 到批次和即時評分的平台,如 Docker,Apache Spark,Azure ML 和 AWS SageMaker

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