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10个Python库，每个MLOPS工程师都应该知道
了解10个基本的Python库，这些库支持核心MLOPS任务，例如版本控制，部署和监视。
来源:KDnuggets尽管机器学习继续在跨域中找到应用程序，但部署，监视和维护模型的操作复杂性仍在继续增长。成功和挣扎的ML团队之间的区别通常取决于工具。
在本文中，我们介绍了解决MLOPS核心挑战的基本Python库：实验跟踪，数据版本，管道编排，模型服务和生产监控。让我们开始吧！
1。MLFLOW：实验跟踪和模型管理
它解决的问题：MLFlow有助于管理管理数百种模型运行及其结果的挑战。
它解决的问题它如何帮助：当您调整超参数并测试不同的算法时，跟踪没有适当的工具就不可能有效的事情。 MLFlow的作用像是用于ML实验的实验室笔记本。它会自动捕获您的模型参数，性能指标和实际模型伪像。最好的部分？您可以并排比较任何两个实验，而无需浏览文件夹或电子表格。
它如何帮助什么使其有用：与任何ML框架一起使用，将所有内容存储在一个地方，并让您使用一个命令部署模型。
什么使其有用入门：MLFlow教程和示例
入门 mlflow教程和示例2。DVC：数据版本控制
它解决的问题：管理大型数据集和复杂的数据转换。
它如何帮助：当您尝试控制大型数据集时，GIT断开。 DVC通过单独跟踪数据文件和转换来填补这一空白，同时使所有内容都与代码同步。将其视为了解数据科学工作流的更好git。您可以通过检查正确的提交来重新创建几个月前的任何实验。
什么使其有用：与git良好集成，与云存储合作，并创建可重复的数据管道。
开始：开始使用DVC
开始使用DVC 安装kubeflow