开发者社区 > 大数据与机器学习 > 开源大数据平台 E-MapReduce > 正文

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?

展开
收起
游客lmkkns5ck6auu 2022-07-28 16:34:34 457 0
1 条回答
写回答
取消 提交回答
  • 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
    赞同 展开评论 打赏

阿里云EMR是云原生开源大数据平台,为客户提供简单易集成的Hadoop、Hive、Spark、Flink、Presto、ClickHouse、StarRocks、Delta、Hudi等开源大数据计算和存储引擎,计算资源可以根据业务的需要调整。EMR可以部署在阿里云公有云的ECS和ACK平台。

相关电子书

更多
微博机器学习平台架构和实践 立即下载
机器学习及人机交互实战 立即下载
大数据与机器学习支撑的个性化大屏 立即下载