Сегодня в постоянно меняющейся сфере машинного обучения особую важность приобретает возможность управлять полным жизненным циклом моделей без особых усилий. Этот витиеватый процесс поможет упростить Open-Source-платформа MLflow. Читать дальше →
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
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,…
Фото Cenk Batuhan Özaltun, Unsplash.com Обзор Облачные платформы должны предоставлять современным распределённым приложениям возможности, связанные с управлением жизненным циклом, взаимодействием, привязками и состояниями. Kubernetes хорошо поддерживает управление жизненным циклом, но для…