TL;DR: Kubeflow специализируется на рабочих процессах машинного обучения на основе Kubernetes с собственной интеграцией. Airflow предлагает универсальное универсальное управление рабочими процессами на разных платформах. MLflow управляет жизненным циклом машинного обучения независимо от платформы. Каждый инструмент предназначен для решения определенных задач в рамках экосистемы машинного обучения. Недавно мне пришлось много думать об оркестровке, и я быстро понял, что не полностью..

MLflow Made Easy: руководство для начинающих Упростите рабочий процесс машинного обучения с помощью MLflow: подробный обзор Вы когда-нибудь чувствовали себя подавленными постоянными советами «отслеживать свои эксперименты»? Если да, то вы не одиноки. Когда я только начинал, такие термины, как «эксперимент», «эксперимент» и «артефакты», казались сбивающими с толку. В этом блоге я раскрою тайну этих концепций с помощью практического подхода. Мы начнем статью с кода, сначала..

Deepak Ahire¹ and Shyam Shinde² 1. Software Engineer, Helpshift AI, Pune, India. Email: [email protected]. ORCID: 0000-0002-9174-0797 2. Engineering Manager, Helpshift AI, Pune, India. Введение Существует множество блогов, в которых рассказывается о том, как подключиться или интегрировать MLflow в конвейеры машинного обучения. Но цель этого блога — поделиться нашим опытом обучения по внедрению MLflow как части нашего конвейера производственного машинного..

Управление жизненным циклом машинного обучения с помощью MLflow — разверните собственное рабочее пространство MLflow MLflow — это платформа с открытым исходным кодом для управления жизненным циклом машинного обучения (ML). Используя MLflow, код, данные и результаты можно отслеживать для каждого эксперимента ML, что означает, что все этапы обработки можно просмотреть в любое время. Все эксперименты воспроизводимы, и вы можете делиться своими моделями и развертывать их с помощью..

Очень подробное руководство по созданию службы отслеживания моделей машинного обучения с помощью AWS и MLFlow. Команды Data Science слишком хорошо знакомы с трудностями отслеживания сотен итераций модели, которые могут быть сгенерированы в рамках одного эксперимента/проекта. Сегодня один из распространенных способов справиться с этим — иметь общие файловые системы, в которых команды могут сохранять свои модели с согласованной номенклатурой, например:..

Одной из распространенных проблем в проектах по науке о данных является отслеживание модельных экспериментов. Скажем, например, модель работала хорошо с определенными параметрами и определенной версией данных месяц назад, и вдруг вы получаете уведомление о том, что модель не работает должным образом. Так что, может быть, нам придется вернуться и пересмотреть шаги, которые вы сделали, вероятно, 5 месяцев назад. Я согласен с тем, что люди могут проверить последний эксперимент, проведенный в..