MLflow 是一个开源的机器

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https://github.com/mlflow/mlflow

关注
MLflow 是一个开源的机器学习平台，提供了以下组件：

• MLflow Tracking：用于记录和查询实验结果，包含代码、数据、配置等信息。通过MLflow Tracking，可以实现对实验过程的跟踪和可视化，方便用户进行实验比较和复现。
• MLflow Projects：用于打包代码以实现在任意平台上的重复运行。通过 MLflow Projects，可以将代码和相关数据打包成一个可重复运行的项目，方便用户进行机器学习任务的开发和部署。
• MLflow Models：用于在各种各样的环境下部署机器学习模型。通过 MLflow Models，可以将训练好的模型部署到不同的环境中，例如本地计算机、云端服务器或者移动设备等。
• Model Registry：用于存储、标记、探索和管理模型。通过 Model Registry，可以将模型存储在中央存储库中，方便用户进行模型的检索和管理。

此外，MLflow 还提供了与其他开源工具集成的功能，例如与 Apache Spark 进行集成，可以更好地管理和部署机器学习模型。同时，MLflow 还提供了可扩展的架构，方便用户进行自定义扩展和二次开发。