Запуск
Зафиксировать параметры эксперимента.
Что такое MLFlow
MLflow — платформа для отслеживания и управления процессами машинного обучения.
Где пригодится
Результаты
Сохранить метрики и артефакты.
Сравнение
Сопоставить несколько запусков.
Курсы с MLFlow
Яндекс ПрактикумMLOps для разработки и мониторинга моделей
Курс для технических специалистов с опытом ML: автоматизация подготовки данных, экспериментов, развёртывания и мониторинга моделей.
116 400 ₽
Стоимость курса
от 4 752 ₽ / мес. на 36 мес.
Яндекс ПрактикумML-инженер
Курс Яндекс Практикума готовит ML-инженера: школа указывает 12 месяцев и 18 проектов. Для комфортного обучения нужны основы SQL, Python и математики; доступен необязательный подготовительный модуль.
153 600 ₽
Стоимость курса
от 6 271 ₽ / мес. на 36 мес.
Яндекс ПрактикумСпециалист по Data Science
Курс Яндекс Практикума знакомит с Data Science с нуля: в программе SQL, Python, статистика и машинное обучение.
134 800 ₽
Стоимость курса
от 5 504 ₽ / мес. на 36 мес.
Яндекс ПрактикумML-инженер с опытом
Курс Яндекс Практикума для специалистов с начальным опытом машинного обучения. За четыре месяца программа проводит через подготовку данных, обучение модели, развёртывание сервиса и мониторинг.
116 000 ₽
Стоимость курса
от 4 736 ₽ / мес. на 36 мес.
Что важно знать об инструменте «MLFlow»
MLflow предоставляет инструменты для работы с жизненным циклом моделей и отслеживания экспериментов. В запуске можно сохранять параметры, метрики и артефакты.
Платформу используют в проектах машинного обучения для сопоставления результатов. Освоение учёта запусков помогает разбирать условия полученной модели.
Сравнение имеет смысл только при сопоставимых данных и методах оценки. Доступ к артефактам и данным экспериментов нужно настраивать с учётом требований проекта.
Что посмотреть дальше
Инструменты
Программы, сервисы, языки и технологии помогают решать разные задачи. Выберите инструмент и узнайте, где его изучить.
Открыть