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Última actualización : Apr 13, 2021
Not on the current edition
This blip is not on the current edition of the Radar. If it was on one of the last few editions it is likely that it is still relevant. If the blip is older it might no longer be relevant and our assessment might be different today. Unfortunately, we simply don't have the bandwidth to continuously review blips from previous editions of the Radar Understand more
Apr 2021
Probar ? Vale la pena intentarlo. Es importante entender cómo construir esta habilidad. Las empresas deberían implementar esta tecnología en un proyecto que pueda manejar el riesgo.

MLflow es una herramienta de código abierto para el seguimiento de experimentos de aprendizaje automático y la gestión del ciclo de vida. El flujo de trabajo para desarrollar y evolucionar continuamente un modelo de aprendizaje automático incluye una serie de experimentos (una colección de ejecuciones), el seguimiento del rendimiento de estos experimentos (una colección de métricas) y el seguimiento y ajuste de modelos (proyectos). MLflow facilita este flujo de trabajo muy bien al apoyar los estándares abiertos existentes y se integra bien con muchas otras herramientas en el ecosistema. MLflow, como servicio gestionado por Databricks en la nube, disponible en AWS y Azure, está madurando rápidamente y lo hemos utilizado con éxito en nuestros proyectos. Consideramos que MLflow es una gran herramienta para la gestión y el seguimiento de modelos, que soporta tanto modelos de interacción basados en UI como en API. Nuestra única y creciente preocupación es que MLflow está tratando de entregar respuestas a demasiados temas vinculados, como una sola plataforma, como el servicio de modelos y la puntuación.

Oct 2020
Probar ? Vale la pena intentarlo. Es importante entender cómo construir esta habilidad. Las empresas deberían implementar esta tecnología en un proyecto que pueda manejar el riesgo.
Publicado : Oct 28, 2020
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