实践中的跟踪：代码、数据和 ML 模型

实践中的跟踪：代码、数据和 ML 模型

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MLOps 中的跟踪指南

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Farzad Unsplash

跟踪！无论您是研究人员还是工程师，我们都做过这件事；无论您是从事机器学习、数据科学、软件开发还是分析员（请不要介意，我最近喜欢惊悚小说）！好吧，我想说的是，跟踪很重要，而且不可避免。在 MLOps 中，我们跟踪其所有组件：代码、数据和机器学习模型！在本文中，我们通过一个实际示例解释了跟踪的重要性，在该示例中，我们将测试应用于机器学习工作流程的不同步骤。本文的整个代码库可以在关联的存储库中访问。

关联的存储库

目录：

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· 1. 简介· 2. 项目设置· 3. 代码跟踪· 4. 数据跟踪· 5. ML 模型跟踪· 6. 结论

1. 简介 2. 项目设置 3. 代码跟踪 4. 数据跟踪 5. ML 模型跟踪 6. 结论

1. 简介

MLOps 原则

跟踪是指记录和追踪各个系统组件的变化和状态以提高生产力的过程……