MLflow：一種機器學習生命週期管理平臺

編者注：文中超連接若是不能訪問能夠點擊「閱讀原文」訪問本文原頁面；查看 2018年9月11日至13日在紐約Strata數據會議上的「模型生命週期管理」議題 。 python 儘管機器學習（ML）能夠產生出色的結果，在實踐中使用它仍然是很複雜的。 除了軟件研發中的常見挑戰外，機器學習開發人員還面臨着新的挑戰，包括實驗管理（跟蹤結果是由哪些參數，代碼和數據致使的）; 可重複性（稍後能夠在相同的運行環境

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