Enable javascript in your browser for better experience. Need to know to enable it? Go here.
Last updated : 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
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