Einführung
MLflow ist eine Open-Source-Plattform für umfassende Machine Learning Operations. Mithilfe von MLflow können wissenschaftliche Fachkräfte für Daten Modelltrainingsexperimente nachverfolgen und dabei Parameter, Metriken und andere Ressourcen protokollieren. Machine Learning-Techniker können MLflow verwenden, um Modelle bereitzustellen und zu verwalten, damit Anwendungen die Modelle nutzen und Vorhersagen für neue Daten ableiten können.
MLflow wird in Azure Databricks nativ unterstützt. In diesem Modul erfahren Sie, wie Sie dieses Tool verwenden, um Modelltrainingsexperimente nachzuverfolgen und Modelle zu registrieren und zu veröffentlichen.