MlFlow和特性存儲:mlflow.spark。autolog,使用特性存儲在磚上,FeatureStoreClient.log_model () ?

[Edmondo]

我移動我的磚機器學習的工作空間內的第一步,我感到困惑的一些特性,通過“文檔”似乎重疊。

對火花autolog mlflow提供不同的跟蹤比使用訓練集創建存儲客戶端通過一個特征?同時,如何FeatureStoreClient.log_model()和MLFlow聯係嗎?

[Kaniz]

你好@Edmondo!我的名字叫Kaniz,我這裏的技術主持人。很高興認識你,謝謝你的問題!看看你的同行在社區中有一個回答你的問題。否則我將盡快給你回電。謝謝。

[Kaniz]

嗨Porcu @Edmondo,

你指的是這個文檔嗎?

https://www.mlflow.org/docs/latest/python_api/mlflow.spark.html

[Kaniz · Accepted solution]

嗨@Edmondo Porcu FeatureStoreClient.log_model()日誌MLflow模型打包功能查找信息。

源

mlflow.spark.autolog (禁用= False,沉默= False)使(或禁用)和火花數據源的配置日誌路徑,版本(如適用),格式時閱讀。

源