Построение модели, не зависящей от алгоритма, с помощью Mlflow - На пути к науке о данных

• mlflow.pyfunc - удобный инструмент для создания универсальных конвейеров ML. • Алгоритм-агностический подход к моделированию упрощает переход между различными алгоритмами и фреймворками. • mlflow.pyfunc позволяет создавать модели, не зависящие от платформы или библиотеки. • Инкапсуляция конвейера ML с этапами предварительной и последующей обработки упрощает использование модели. • Унифицированное представление модели упрощает развертывание, повторное внедрение и оценку модели. • mlflow.pyfunc предоставляет богатый набор метаданных и артефактов для автоматического отслеживания модели. • В следующих статьях будут обсуждены более продвинутые возможности mlflow.pyfunc.

читать материал полностью

Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.