引入MLflow:基礎設施生命周期為一個完整的機器學習
按需網絡研討會
毫升發展帶來許多新的複雜性超出了傳統的軟件開發生命周期。與傳統的軟件開發,毫升開發者想嚐試多個算法,工具和參數來得到最好的結果,他們需要跟蹤這個信息複製工作。此外,開發人員需要使用許多不同的係統productionize模型。要解決這些問題,許多公司正在構建定製的自動化這個生命周期“毫升平台”,但即使是這些平台僅限於幾算法和每個公司的內部基礎設施的支持。Beplay体育安卓版本
在我們的研討會中,我們將介紹MLflow,從磚一個新的開源項目,旨在設計一個開放毫升平台,組織可以使用任何毫升庫和開發工具的選擇可靠的構建和共享毫升應用程序。Beplay体育安卓版本MLflow介紹簡單的抽象包可再生項目,跟蹤結果,和封裝模型,可以用於許多現有的工具,加速毫升為任何規模的組織生命周期。
我們將展示如何:
跟蹤實驗運行和結果在流行的框架,包括TensorFlow, MLflow跟蹤。
執行MLflow項目發表在GitHub從命令行或磚筆記本以及遠程執行您的項目在磚集群。
快速部署MLflow模型on-prem或在雲端,讓他們通過REST api。
現在開始在https://www.mlflow.org/
主持人
馬泰Zaharia
聯合創始人兼首席技術專家磚
馬泰Zaharia是斯坦福大學計算機科學係的助理教授在磚和首席技術專家。他開始引發項目在2009年在加州大學伯克利分校博士學位。之前,馬泰工作一般在數據中心係統,co-starting Apache便項目和貢獻作為Apache Hadoop的提交者。馬泰的研究被認為在2014 ACM博士論文獎最佳博士論文在計算機科學。
丹尼李
在磚技術產品營銷經理
丹尼·李是一個技術產品營銷經理在磚。他是一個實際的分布式係統和數據科學工程師網際網路規模的基礎設施發展的豐富經驗,對本地數據平台,和預測分析係統和雲環境。Beplay体育安卓版本他也有碩士從俄勒岡健康與科學大學生物醫學信息學,有強大的數據架構和實現解決方案的企業醫療客戶。beplay体育app下载地址
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