Suivre l’apprentissage du modèle scikit-learn avec MLflow
Ce notebook est basé sur le didacticiel sur le diabète scikit-learn MLflow.
Le notebook montre comment utiliser MLflow pour suivre le processus d’entraînement du modèle, y compris la journalisation des paramètres du modèle, des métriques, du modèle lui-même et d’autres artefacts tels que les tracés sur un serveur de suivi Azure Databricks hébergé. Il contient également des instructions permettant d’afficher les résultats journalisés dans l’interface utilisateur de suivi MLflow.
Pour déployer votre modèle entraîné à l’aide de Mosaic AI Model Serving, consultez Déployer des modèles à l’aide de Mosaic AI Model Serving.