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MLFlow 与 Kubeflow：有什么区别？
为什么重要：MLFlow 与 Kubeflow：让我们了解它们的相似之处、不同之处以及它们的使用时间。哪些用例最有效？
来源:人工智能+简介
简介如果您曾在数据科学团队中学习过，或者您是工程师团队的一员，那么您很可能听说过 Kubeflow 和 MLFlow。这两个都是拥有大量开源工具的机器学习平台，但它们之间存在差异。
它们都有助于开发整个机器学习模型格式。Kubeflow 更注重管道，而 MLFlow 更注重实验跟踪。在本文中，我们将探讨 MLFlow 和 Kubeflow 的异同。
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什么是 MLFlow？MLFlow 是一个开源框架，可帮助机器学习周期。它包含允许您在训练代码过程中监控模型的组件。它还具有存储模型、加载模型和创建管道的能力。
该框架有三个主要功能，我们将涉及这些功能。这些是 MLflow 跟踪、MLflow 项目和 MLflow 模型。它还提供集中的生命周期阶段转换。首先，我们将从查看 MLflow 跟踪开始。
MLFlow 跟踪
MLFlow 跟踪MLflow 跟踪可能是数据科学家在执行实验跟踪时最常用的工具。MLFlow 跟踪中有四个项目需要跟踪。这些是参数、指标、工件和源代码。日志记录参数是输入参数的键值对。指标是指评估指标。