Enable javascript in your browser for better experience. Need to know to enable it? Go here.
Last updated : Apr 13, 2021
不在本期内容中
这一条目不在当前版本的技术雷达中。如果它出现在最近几期中,那么它很有可能仍然具有相关参考价值。如果这一条目出现在更早的雷达中,那么它很有可能已经不再具有相关性,我们的评估将不再适用于当下。很遗憾我们没有足够的带宽来持续评估以往的雷达内容。 了解更多
Apr 2021
试验 ? 值得一试。了解为何要构建这一能力是很重要的。企业应当在风险可控的前提下在项目中尝试应用此项技术。

MLflow 是一款用于机器学习实验跟踪)和生命周期管理的开源工具。开发和持续进化一个机器学习模型的工作流包括,一系列实验(一些运行的集合),跟踪这些实验的效果(一些指标的集合),以及跟踪和调整模型(项目)。MLflow 可以通过支持已有的开源标准,以及与这个生态中许多其他工具的良好集成,来友好地辅助这个工作流。在 AWSAzure 中,MLflow 作为云上 Databricks 的受管服务,正在加速成熟,我们已经在我们的项目中成功使用过它。我们还发现 MLflow 是一个模型管理,以及跟踪和支持基于 UI 和 API 交互模型的很棒的工具。唯一的担忧在于,MLflow 作为单一平台,一直在尝试交付太多的混淆关注点,比如模型服务和打分。

Oct 2020
试验 ? 值得一试。了解为何要构建这一能力是很重要的。企业应当在风险可控的前提下在项目中尝试应用此项技术。
已发布 : Oct 28, 2020
Radar

下载第25期技术雷达

English | Español | Português | 中文

Radar

获取最新技术洞见

 

立即订阅

查看存档并阅读往期内容