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開發(fā)者工具編程AI

MLFlow

MLflow是一個(gè)開源的機(jī)器學(xué)習(xí)生命周期管理平臺(tái),提供實(shí)驗(yàn)記錄、模型部署、模型評(píng)估、項(xiàng)目打包、模型部署和模型注冊(cè)等功能,適用于機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)管理、模型部署和管理、LLM評(píng)估和調(diào)整...

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MLFlow官網(wǎng)

MLflow是一個(gè)開源的機(jī)器學(xué)習(xí)生命周期管理平臺(tái),提供實(shí)驗(yàn)記錄、模型部署、模型評(píng)估、項(xiàng)目打包、模型部署和模型注冊(cè)等功能,適用于機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)管理、模型部署和管理、LLM評(píng)估和調(diào)整、數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目管理等場(chǎng)景。

網(wǎng)站服務(wù):開發(fā)者工具,機(jī)器學(xué)習(xí),模型管理,編程AI,開發(fā)者工具,機(jī)器學(xué)習(xí),模型管理。

MLFlow

MLFlow簡介

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什么是”MLFlow”?

MLflow是一個(gè)開源平臺(tái),用于管理機(jī)器學(xué)習(xí)生命周期,包括實(shí)驗(yàn)、可重現(xiàn)性、部署和模型注冊(cè)表。它提供了多個(gè)關(guān)鍵組件,包括實(shí)驗(yàn)記錄和查詢、模型部署、模型評(píng)估、項(xiàng)目打包、模型部署和模型注冊(cè)等功能。

“MLFlow”有哪些功能?

1. MLflow Tracking:記錄和查詢實(shí)驗(yàn),包括代碼、數(shù)據(jù)、配置和結(jié)果。用戶可以輕松地記錄和比較不同實(shí)驗(yàn)的結(jié)果,以便進(jìn)行模型選擇和優(yōu)化。
2. MLflow Deployments for LLMs:通過安全、簡單的API與最新的LLMs(語言模型)進(jìn)行交互。用戶可以使用MLflow輕松部署和管理LLMs,以便在生產(chǎn)環(huán)境中使用。
3. MLflow LLM Evaluate:簡化LLM和提示的評(píng)估過程。用戶可以使用MLflow對(duì)LLMs進(jìn)行評(píng)估,并根據(jù)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn)。
4. MLflow Projects:將數(shù)據(jù)科學(xué)代碼打包成可在任何平臺(tái)上重現(xiàn)運(yùn)行的格式。用戶可以使用MLflow將代碼、數(shù)據(jù)和環(huán)境打包成一個(gè)項(xiàng)目,以便在不同環(huán)境中重現(xiàn)運(yùn)行。
5. MLflow Models:在各種服務(wù)環(huán)境中部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型。用戶可以使用MLflow將訓(xùn)練好的模型部署到不同的服務(wù)環(huán)境中,以便實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)和推理。
6. Model Registry:在存儲(chǔ)庫中存儲(chǔ)、注釋、發(fā)現(xiàn)和管理模型。用戶可以使用MLflow的模型注冊(cè)表功能,將訓(xùn)練好的模型存儲(chǔ)在存儲(chǔ)庫中,并進(jìn)行版本管理和注釋。

應(yīng)用場(chǎng)景:

1. 機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)管理:MLflow的實(shí)驗(yàn)記錄和查詢功能可以幫助用戶管理和比較不同的機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn),以便選擇和優(yōu)化模型。
2. 模型部署和管理:MLflow的模型部署和模型注冊(cè)功能可以幫助用戶將訓(xùn)練好的模型部署到不同的服務(wù)環(huán)境中,并進(jìn)行版本管理和注釋。
3. LLM評(píng)估和調(diào)整:MLflow的LLM評(píng)估功能可以幫助用戶評(píng)估和調(diào)整最新的LLMs,并根據(jù)評(píng)估結(jié)果進(jìn)行改進(jìn)。
4. 數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目管理:MLflow的項(xiàng)目打包功能可以幫助用戶將數(shù)據(jù)科學(xué)代碼、數(shù)據(jù)和環(huán)境打包成一個(gè)項(xiàng)目,以便在不同環(huán)境中重現(xiàn)運(yùn)行。

“MLFlow”如何使用?

用戶可以通過訪問MLflow的官方網(wǎng)站,了解更多關(guān)于MLflow的詳細(xì)信息和使用指南。在官方網(wǎng)站上,用戶可以找到文檔、博客、社區(qū)和代碼等資源,以及與其他用戶交流和討論的渠道。用戶也可以在GitHub上查看MLflow的源代碼,并參與到MLflow的開發(fā)和貢獻(xiàn)中來。

MLFlow官網(wǎng)入口網(wǎng)址

https://mlflow.org

OpenI小編發(fā)現(xiàn)MLFlow網(wǎng)站非常受用戶歡迎,請(qǐng)?jiān)L問MLFlow網(wǎng)址入口試用。

數(shù)據(jù)評(píng)估

MLFlow瀏覽人數(shù)已經(jīng)達(dá)到802,如你需要查詢?cè)撜镜南嚓P(guān)權(quán)重信息,可以點(diǎn)擊"5118數(shù)據(jù)""愛站數(shù)據(jù)""Chinaz數(shù)據(jù)"進(jìn)入;以目前的網(wǎng)站數(shù)據(jù)參考,建議大家請(qǐng)以愛站數(shù)據(jù)為準(zhǔn),更多網(wǎng)站價(jià)值評(píng)估因素如:MLFlow的訪問速度、搜索引擎收錄以及索引量、用戶體驗(yàn)等;當(dāng)然要評(píng)估一個(gè)站的價(jià)值,最主要還是需要根據(jù)您自身的需求以及需要,一些確切的數(shù)據(jù)則需要找MLFlow的站長進(jìn)行洽談提供。如該站的IP、PV、跳出率等!

關(guān)于MLFlow特別聲明

本站OpenI提供的MLFlow都來源于網(wǎng)絡(luò),不保證外部鏈接的準(zhǔn)確性和完整性,同時(shí),對(duì)于該外部鏈接的指向,不由OpenI實(shí)際控制,在2024年 4月 18日 上午9:59收錄時(shí),該網(wǎng)頁上的內(nèi)容,都屬于合規(guī)合法,后期網(wǎng)頁的內(nèi)容如出現(xiàn)違規(guī),可以直接聯(lián)系網(wǎng)站管理員進(jìn)行刪除,OpenI不承擔(dān)任何責(zé)任。

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