標準化ML生命周期
了解如何成功地大規模構建、部署和重現ML模型。並學習工程最佳實踐,了解為什麼MLflow已經成為自動化端到端ML生命周期的領導者,每月下載量超過200萬次,並介紹MLflow的最新組件- Model Registry。電子書包括:
- 組織在整個生命周期中管理ML模型時麵臨的主要挑戰
- MLflow如何解決這些挑戰,包括實驗跟蹤、項目可重複性、模型部署和管理
- Managed MLflow如何在Databricks上提供具有企業可靠性、安全性和規模的完全托管的集成體驗
![](http://www.eheci.com/wp-content/uploads/2020/12/ml-lifecycle-graphic-min.png)
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