MLflow入门学习资料 - 开源机器学习生命周期管理平台
RayMLflow入门学习资料 - 开源机器学习生命周期管理平台
MLflow是一个开源的机器学习生命周期管理平台,旨在简化机器学习开发流程。无论您使用哪种机器学习库或在哪里运行ML代码,MLflow都能为您提供强大的支持。本文汇总了MLflow的核心概念和学习资源,帮助读者快速入门这个流行的MLOps工具。
MLflow主要组件
MLflow主要包含以下四个组件:
-
MLflow Tracking: 用于记录参数、代码版本、指标和输出文件。
-
MLflow Projects: 用于打包ML代码,方便重现和共享。
-
MLflow Models: 提供了一种标准格式来打包机器学习模型。
-
MLflow Model Registry: 集中式模型存储,用于协作管理MLflow Models的完整生命周期。
快速开始
- 安装MLflow:
pip install mlflow
- 运行示例应用:
python examples/quickstart/mlflow_tracking.py
- 启动MLflow UI:
mlflow ui
访问 http://localhost:5000 查看实验结果。
学习资源
为什么选择MLflow?
- 开源且轻量级,易于集成
- 支持多种ML库和平台
- 实验跟踪和模型管理功能强大
- 活跃的社区支持
MLflow正在成为机器学习工程中不可或缺的工具。希望本文能 帮助您快速了解MLflow,开启ML工程化的旅程!
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