機器學習

蘇Basato聯合國'architetturalakehouseaperta、磚機學習consente ai團隊毫升di preparare ed elaborare蒂snellisce la collaborazione聯邦鐵路局我團隊e standardizza全體的il ciclo di維塔ML, dalla sperimentazione真主安拉produzione。

Semplificare合奏gli aspetti一些對於達每毫升

蘇basato una piattaforma Poiche磚毫升elakehouseaperta反對三角洲湖機器學習,團隊di potra accedere, esplorare e preparare qualsiasi蒂波迪蒂在qualsiasi quantita。Le特性possono essere trasformate在管道di produzione初步modalita自助無dipendere dagli ingegneri一些蒂。

Automatizzare il tracciamento e la治理degli esperimenti

管理MLflow traccia automaticamente gli esperimenti e registra parametri, metriche, versioni迪蒂e自由配置,oltre agli artefatti一些modelli一ogni ciclo di addestramento。如果possono visualizzare velocemente cicli precedenti, confrontare risultati e riprodurre聯合國risultato passato,第二聲部necessita。Una volta individuata la versione米利di聯合國modello / la produzione年青一代il modello essere registrato nel模型注冊/ semplificare我passaggi di consegne lungo全體的il ciclo di維塔sviluppo報稱。

Gestire l 'intero ciclo di維塔del modello欺詐模型注冊表

Una volta registrati,我modelli addestrati possono essere gestiti在maniera collaborativa lungo全體的il ciclo di維塔欺詐模型注冊表。如果possono gestire多樣化versioni e我modelli possono passare attraverso diversi stadi,廣告esempio sperimentazione,分期,produzione e archiviazione。La gestione del ciclo di維塔斯integra反對我flussi di lavoro di approvazione e治理、欺詐控製di accesso basati隋ruoli。通過郵件Commenti e notifiche offrono聯合國環境di collaborazione ricco /我團隊di gestione dei達緹女士。

蘇Implementare modelli毫升larga scala con - latenza

木豆模型注冊表,我modelli di produzione possono essere implementati velocemente utilizzando punteggi批每attivita蘇larga scala, oppure磚每servire在線服務功能的巴薩latenza API端點來休息。Utilizzando ilformato MLflow模型、模型注冊beneficia di integrazioni戴爾'ecosistema /聯合國'ampia伽馬di implementazioni廣告esempio l 'installazione di contenitori蘇碼頭工人Kubernetes oppure il caricamento di聯合國聯合國dispositivo modello蘇。