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- Hat MLFlow Datenversioning??
- Verwendet MLFlow DVC??
- Was sind die Schwächen von MLFlow??
- Was ist Datenversioning?
Hat MLFlow Datenversioning??
Die Entwicklung des maschinellen Lernens beinhaltet den Vergleich von Modellen und das Speichern der von ihnen produzierten Artefakte. Wir vergleichen oft mehrere Algorithmen, um die effizientesten auszuwählen. Wir bewerten verschiedene Hyperparameter, um das Modell zu optimieren.
Verwendet MLFlow DVC??
DVC und MLFlow schließen sich also nicht gegenseitig aus. DVC wird für Datensätze verwendet, während MLFlow für die ML -Lebenszyklusverfolgung verwendet wird. Der Fluss geht so; Sie verwenden die Daten aus dem MLFlow Git -Repository zusammen mit dem Code und initialisieren das lokale Repository mit Git und DVC. Es wird Ihren Datensatz verfolgen.
Was sind die Schwächen von MLFlow??
Was sind die wichtigsten MLFlow -Schwächen?? Fehlende Benutzerverwaltungsfunktionen machen es schwierig, mit Zugriffsberechtigungen für verschiedene Projekte oder Rollen umzugehen (Manager/maschinelles Lerningenieur). Aus diesem Grund und keine Option, UI -Links mit anderen Personen auszutauschen.
Was ist Datenversioning?
Bei Forschungsdaten kann eine neue Version eines Datensatzes erstellt werden, wenn ein vorhandener Datensatz neu verarbeitet, korrigiert oder mit zusätzlichen Daten angehängt wird. Versioning ist ein Mittel, mit dem Änderungen verfolgt werden können, die mit "dynamischen" Daten verbunden sind, die im Laufe der Zeit nicht statisch sind.
