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在 Google Colab 上设置 MLflow
我经常使用 Google Colab 来训练 TF PyTorch 模型 因为 Colab 为我提供了 GPU TPU 运行时 此外 我喜欢使用 MLflow 来存储和比较经过训练的模型 跟踪进度 共享等 将 MLflow 与 Google
googlecolaboratory
mlflow
mlops
将 Pickle 文件记录为 Mlflow 运行的一部分
我正在运行 MLflow 实验作为其中的一部分 我想将一些工件记录为 python pickle 例如 尝试不同的分类编码器 因此想将编码器对象记录为 pickle 文件 有办法实现这一点吗 那里有两个功能 日志工件 https mlflo
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Databricks
azuredatabricks
mlflow
mlops
使用 mlflow 提供用于评分的自定义 Python 模型
我使用带有 mlflow 的 ML 软件生成的 Python 代码来读取数据帧 执行一些表操作并输出数据帧 我能够成功运行代码并将新数据帧保存为工件 但是 我无法使用 log model 记录模型 因为它不是我们训练和拟合的 LR 或分类器
python
deployment
mlflow
mlops
MLOps极致细节:4. MLFlow Projects 案例介绍(Gitee代码链接)
MLOps极致细节 4 MLFlow Projects 案例介绍 Gitee代码链接 MLFlow Projects允许我们将代码及其依赖项打包为一个可以在其他平台上以可复制 reproducible 和可重用 reusable 的方式运行
mlops
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