GitLab
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使用新的GitLab MLFlow集成跟踪机器学习模型实验
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原文英文，约700词，阅读约需3分钟。
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内容提要
GitLab在DevSecOps平台中集成了机器学习模型实验功能，用户可以使用开源MLFlow在GitLab界面内跟踪多个版本的ML模型，无需部署和管理MLFlow服务器。GitLab成为MLFlow后端，使数据科学家无需学习新的客户端，而GitLab提供了所有其他功能。该功能适用于所有GitLab层级，GitLab还计划帮助用户管理整个机器学习模型的生命周期。
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关键要点
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GitLab在DevSecOps平台中集成了机器学习模型实验功能，用户可以在GitLab界面内跟踪多个版本的ML模型。
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ML模型由代码、数据和配置（超参数）三个组件组成，跟踪这些组件及其结果是实验跟踪的目的。
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MLFlow是一个流行的开源解决方案，用于ML实验跟踪，但需要用户自行部署和管理服务器。
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GitLab作为MLFlow后端，简化了跟踪过程，用户无需学习新的客户端，且无需管理服务器。
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GitLab 16.0版本中，用户可以创建实验和候选模型，管理用户访问权限，直接在GitLab UI上管理候选模型，并将候选数据下载为CSV文件。
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GitLab希望帮助用户管理机器学习模型的整个生命周期，包括创建、打包、部署和监控。
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机器学习模型实验功能对所有GitLab层级用户开放，GitLab欢迎用户反馈。
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