MLflow - это инструмент для управления жизненным циклом машинного обучения: отслеживание экспериментов, управление и деплой моделей и проектов. В этом руководстве мы посмотрим, как организовать эксперименты и запуски, оптимизировать гиперпараметры с помощью optuna, сравнивать модели и выбирать лучшие параметры. Также рассмотрим логирование моделей, использование их в разных форматах, упаковку проекта в MLproject и установку удаленного Tracking Server MLflow. Читать далее
Присоединяйтесь к трансляции ML REPA Meetup завтра, 27 февраля: вместе обсудим, можно ли рассматривать библиотеку для протоколирования экспериментов Sacred как альтернативу MLflow, как ускорить A/Б-тестирование с помощью машинного обучения и как перейти от MLflow к MLPanel для поддержки нескольких проектов. Будем на связи в 19:00! Читать дальше →
Robot factory by lucart MLflow — один из самых стабильных и легких инструментов, позволяющий специалистам по Data Science управлять жизненным циклом моделей машинного обучения. Это удобный инструмент с простым интерфейсом для просмотра экспериментов и мощными средствами упаковки управления,…
Insecure Temporary File in GitHub repository mlflow/mlflow prior to 1.23.1.