導遊會談MLflow火花+人工智能2019年峰會

在不到一年的時間,MLflow已經幾乎達到500 k每月下載,並收集了超過80的代碼貢獻者和40貢獻組織,確認需要一個開源的機器學習方法來幫助規範生命周期工具,團隊,和過程。

我們激動舉辦我們的一些關鍵貢獻者和客戶下周2019火花+人工智能峰會,在舊金山。beplay体育app下载地址下麵是一個會話列表、教程和培訓對你MLflow埋入更深。

培訓

注冊在生產中機器學習:MLflow和模型部署對MLflow全天的課程,您將學習的最佳實踐將機器學習模型投入生產。它始於管理實驗項目,使用MLflow和模型,然後探討了各種部署選項,包括批處理預測,火花流和REST api。最後,它涵蓋了監控機器學習模型,一旦他們被部署到生產環境中。

主題

加入馬泰Zaharia周四,4月25日為他的主旨:加速與MLflow 1.0機器學習生命周期更多地了解我們的開發計劃MLflow 1.0, MLflow的下一個版本將穩定MLflow api和引入多個新功能來簡化毫升生命周期。我們還將討論其他MLflow組件,磚和其他公司的工作在2019年餘下的時間,如改進的模型管理工具,多步驟的管道和在線監測。

會話

我們有一個很好的陣容MLflow揚聲器和會議的會議。加入專家康卡斯特,Showtime, GOJEK RStudio,磚和更真實的例子和深潛水MLflow:

• 移動Fraud-Fighting隨機森林與MLlib scikit-learn引發MLflow, Jupyter,喬什·約翰斯頓Kount。
• 數據驅動的轉換:利用大數據在Showtime Apache火花,喬什·麥克納特和Keria Bermudez-HernandezShowtime的網絡公司。
• 最佳實踐與MLflow Hyperparameter調優與約瑟夫·布拉德利磚。
• 擴展Ride-Hailing MLflow機器學習,威廉皮納爾和Md JawadGOJEK。
• 如何利用MLflow Kubernetes構建一個企業毫升平台,Beplay体育安卓版本與尼古拉斯Pinckernell康卡斯特。
• 先進的深度學習與MLflow Hyperparameter優化與Maneesh Bhide磚。
• 簡化AI原型與R和MLflow和部署,凱文·郭RStudio。
• 拚接機的使用Apache的火花和MLflow,基因戴維斯拚接的機器。

免費的教程

最後但並非最不重要,你可以加入管理完整的機器學習與MLflow生命周期免費80分鍾hands-on-lab提出的安德烈Mesarovic和裏卡多Portilla磚。在本教程中,我們將向您展示如何使用MLflow可以幫助你跟蹤的實驗和結果在框架,迅速繁殖,和productionize模型使用磚生產工作,集裝箱碼頭工人,Azure ML,或亞馬遜SageMaker。

下一個步驟

你可以瀏覽我們的會話的時間表如果你還沒有注冊,使用折扣代碼JulesPicks得到一個15%的折扣。

開始使用開源MLflow,聽從指示mlflow.org或查看發布代碼Github。

如果你現有的磚用戶,您就可以開始使用托管MLflow通過導入快速啟動筆記本Azure磚或AWS。如果你沒有一個磚的用戶,訪問www.eheci.com/product/managed-mlflow了解更多,開始MLflow磚和管理的免費試用//www.eheci.com/try-databricks。