MLFlow官網
MLflow是一個開源的機器學習生命周期管理平臺，提供實驗記錄、模型部署、模型評估、項目打包、模型部署和模型注冊等功能，適用于機器學習實驗管理、模型部署和管理、LLM評估和調整、數據科學項目管理等場景。
網站服務：開發者工具，機器學習，模型管理，編程AI，開發者工具，機器學習，模型管理。
MLFlow簡介
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什么是”MLFlow”？
MLflow是一個開源平臺，用于管理機器學習生命周期，包括實驗、可重現性、部署和模型注冊表。它提供了多個關鍵組件，包括實驗記錄和查詢、模型部署、模型評估、項目打包、模型部署和模型注冊等功能。
“MLFlow”有哪些功能？
1. MLflow Tracking：記錄和查詢實驗，包括代碼、數據、配置和結果。用戶可以輕松地記錄和比較不同實驗的結果，以便進行模型選擇和優化。
2. MLflow Deployments for LLMs：通過安全、簡單的API與最新的LLMs（語言模型）進行交互。用戶可以使用MLflow輕松部署和管理LLMs，以便在生產環境中使用。
3. MLflow LLM Evaluate：簡化LLM和提示的評估過程。用戶可以使用MLflow對LLMs進行評估，并根據評估結果進行調整和改進。
4. MLflow Projects：將數據科學代碼打包成可在任何平臺上重現運行的格式。用戶可以使用MLflow將代碼、數據和環境打包成一個項目，以便在不同環境中重現運行。
5. MLflow Models：在各種服務環境中部署機器學習模型。用戶可以使用MLflow將訓練好的模型部署到不同的服務環境中，以便實時預測和推理。
6. Model Registry：在存儲庫中存儲、注釋、發現和管理模型。用戶可以使用MLflow的模型注冊表功能，將訓練好的模型存儲在存儲庫中，并進行版本管理和注釋。
應用場景：
1. 機器學習實驗管理：MLflow的實驗記錄和查詢功能可以幫助用戶管理和比較不同的機器學習實驗，以便選擇和優化模型。
2. 模型部署和管理：MLflow的模型部署和模型注冊功能可以幫助用戶將訓練好的模型部署到不同的服務環境中，并進行版本管理和注釋。
3. LLM評估和調整：MLflow的LLM評估功能可以幫助用戶評估和調整最新的LLMs，并根據評估結果進行改進。
4. 數據科學項目管理：MLflow的項目打包功能可以幫助用戶將數據科學代碼、數據和環境打包成一個項目，以便在不同環境中重現運行。
“MLFlow”如何使用？
用戶可以通過訪問MLflow的官方網站，了解更多關于MLflow的詳細信息和使用指南。在官方網站上，用戶可以找到文檔、博客、社區和代碼等資源，以及與其他用戶交流和討論的渠道。用戶也可以在GitHub上查看MLflow的源代碼，并參與到MLflow的開發和貢獻中來。
MLFlow官網入口網址
OpenI小編發現MLFlow網站非常受用戶歡迎，請訪問MLFlow網址入口試用。
數據評估
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