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Mlflow的四个核心功能解决了机器学习工作流中的哪些痛点？

Mlflow的四个核心功能解决了机器学习工作流中的哪些痛点？

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游客lmkkns5ck6auu 2022-07-28 16:34:34 511 分享 版权

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  • 游客c3gxxcx6cqeyo

    1）MIfLow Tracking解决了机器学习实验难以追踪的问题。

    2）MIfLow Project解决了机器学习工作流中没有标准的方式来打包环境导致实验结果难以复现的问题。

    3）Mlflow Model:和Model Registry解决了没有标准的方式来管理模型生命周期的问题。

    以上内容摘自《Databricks数据洞悉》电子书，点击https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8545可下载完整版

    2022-07-29 10:46:04
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问答分类：
机器学习/深度学习 开源大数据平台 E-MapReduce
问答标签：
功能人工智能平台 PAI 人工智能平台 PAI功能 人工智能平台 PAI工作流 机器学习平台 PAI工作流 机器学习平台 PAI功能
问答地址：
开发者社区 > 大数据与机器学习 > 开源大数据平台 E-MapReduce > 问答
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