机器学习（四十三）：MLflow机器学习模型生命周期管理

在这篇文章中，我们将介绍 MLflow 的核心方面，这是一个用于管理机器学习模型生命周期的开源平台。

MLOps 是一种实现跨数据科学家协作的方法；它有助于控制不同的模型版本、同一问题中的多个实验以及模型管理和部署。有几种开源和商业解决方案可以解决这个问题，这里我们将看看 免费的MLflow。

MLflow 是一个简化机器学习开发的平台，包括跟踪实验、将代码打包成可重现的运行以及共享和部署模型。MLflow 提供了一组轻量级 API，可用于任何现有的机器学习应用程序或库（TensorFlow、PyTorch、XGBoost 等），无论你当前在何处运行 ML 代码（例如在笔记本电脑、独立应用程序或云中）

安装和测试

首先，让我们从安装mlflow:

pip install mlflow
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要运行 MLflow，将需要：

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