簡化MLOps MLflow模型注冊表人

隨著機器學習越來越被廣泛采用,企業需要部署模型速度和規模達到最大值。今天,我們宣布MLflow模型注冊中心人,使其更容易自動化模型生命周期的整合與CI / CD您所選擇的平台。Beplay体育安卓版本

模型注冊表人讓你注冊回調注冊事件所引發的模型,例如創建一個新的模型版本,添加一個新的評論,或者過渡模型階段。您可以使用這些回調函數調用自動化腳本實現MLOps磚。例如,您可以觸發CI構建當創建一個新的模型版本或通知你的團隊成員通過鬆弛每次模型過渡到生產要求。通過自動化毫升工作流,可以提高開發人員的生產力,加速模型部署和為你的最終用戶和組織創造更多價值。

MLflow模型注冊表人現在可以在公共預覽所有磚客戶。beplay体育app下载地址
磚模型注冊的人則使您能夠調用自動化腳本實現MLOps磚。

人與MLflow模型簡化集成注冊中心

MLflow模型注冊提供了一個中央存儲庫管理模型部署生命周期。今天,毫升團隊手動管理模型在模型注冊表。然而,隨著團隊的成長和覆蓋更多毫升用例模型的數量繼續增加,使其效率低下和不切實際的手動操作這些模型。許多團隊自動化部署生命周期模型通過構建一個特別服務,經常投票模型注冊表變化。模型時登記人簡化自動化通過發送實時通知事件發生在模型注冊表。人可以配置為觸發工作流在CI / CD或一個預定義的數據磚的工作平台Beplay体育安卓版本

與人MLOps用例

人,你可以自動化機器學習與MLflow模型通過建立工作流集成注冊中心。例如,您可以使用人執行以下集成:

  • 觸發一個CI工作流來驗證模型時創建一個新版本的模型
  • 通知你的團隊的未決請求通過消息傳遞應用程序,當一個模型已收到請求階段過渡
  • 調用工作流來評估模型的公平和偏見,當一個模型過渡到生產要求
  • 觸發一個部署管道時自動部署您的模型創建一個標簽。

通過自動化部署生命周期模型,可以提高模型的質量,減少返工,確保每個毫升團隊成員集中在他們所做的最好的。MLflow模型的一些最先進的用戶注冊中心已經使用人管理數以百萬計的ML模式。

開始與MLflow模型注冊表人

準備開始還是自己試試?你可以閱讀更多關於MLflow模型注冊表人則在我們的文檔,以及如何使用它們AWS,Azure,GCP

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