Śledź trenowanie modelu typu scikit-learn za pomocą platformy MLflow

Ten notes jest oparty na samouczku dotyczącym cukrzycy biblioteki MLflow scikit-learn.

W notesie pokazano, jak używać biblioteki MLflow do śledzenia procesu trenowania modelu, w tym rejestrowania parametrów modelu, metryk, samego modelu i innych artefaktów, takich jak wykresy na serwerze śledzenia hostowanego w usłudze Azure Databricks. Zawiera również instrukcje dotyczące wyświetlania zarejestrowanych wyników w interfejsie użytkownika śledzenia MLflow.

Aby wdrożyć wytrenowany model za pomocą Mosaic AI Model Serving, zobacz Deploy models using Mosaic AI Model Serving.

Notes trenowania modeli biblioteki MLflow scikit-learn

Pobieranie notesu