介绍 机器学习（ML）领域正在迅速扩展，并在许多不同的行业中应用。随着机器学习实验使用MLflow进行跟踪和管理所需的试验变得越来越复杂，跟踪它们变得更加困难。这可能会给数据科学家带来许多问题，例如： 实验丢失或重复：跟踪所有进行的实验可能具有挑战性，这会增加实验丢失或重复的风险。 结果的可重现性：可能很难复制实验的发现，这使得故障排除和提高模型变得困难。 透明度不足：可能难以相信模型的预测，因为难以理解模型是如何创建的。 CHUTTERSNAP在Unsplash上的照片 鉴于上述挑战，拥有一个可以跟踪所有ML实验并记录度量指标以实现更好的可重现性并促进协作的工具非常重要。本博客将探索和学习MLflow，一个开源的ML实验跟踪和模型管理工具，并提供代码示例。 学习目标 在本文中，我们旨在对使用MLflow进行机器学习实验跟踪和模型注册有一个清晰的理解。 此外，我们将学习如何以可重复和可重用的方式交付ML项目。 最后，我们将了解LLM是什么，以及为什么需要跟踪LLM对于应用程序开发。 什么是MLflow？ MLflow标志（来源：官方网站） 称为MLflow的机器学习实验跟踪和模型管理软件使处理机器学习项目变得更加容易。它提供了各种工具和功能来简化ML工作流程。用户可以比较和复制结果，记录参数和度量指标，并跟踪MLflow实验。此外，它还简化了模型打包和部署。 使用MLflow，您可以在训练运行过程中记录参数和度量指标。 # 导入mlflow库 import mlflow # 开始mlflow跟踪 mlflow.start_run() mlflow.log_param(“learning_rate”, 0.01) mlflow.log_metric(“accuracy”,…
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