MLOps ZoomCamp 第二模块：使用 MLflow 进行机器学习实验跟踪
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内容提要
MLflow是一个开源平台，用于管理机器学习生命周期，支持实验跟踪、模型部署和集中模型注册。其主要功能包括记录参数、指标和模型，自动记录、模型版本管理，简化机器学习流程，促进团队协作与模型优化。
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关键要点
- MLflow是一个开源平台，用于管理机器学习生命周期。
- 支持实验跟踪、模型部署和集中模型注册。
- 主要功能包括记录参数、指标和模型，自动记录和模型版本管理。
- 实验跟踪的重要性包括可重复性、组织性、优化和协作。
- MLflow的主要模块包括跟踪、模型、模型注册和项目。
- 安装MLflow可以通过pip或conda进行。
- 使用MLflow进行实验跟踪时，可以记录参数、指标和模型。
- MLflow支持嵌套运行和超参数优化。
- MLflow可以自动记录参数、指标和模型，无需手动记录。
- 模型管理包括保存、加载模型和管理模型版本。
- 模型注册提供集中管理MLflow模型的功能。
- 最佳实践包括使用描述性运行名称、为不同问题创建单独实验和记录所有影响模型性能的参数。
- MLflow与其他工具的比较显示其在实验跟踪和模型注册方面的优势。
- 完整示例展示了如何使用MLflow进行纽约出租车票价预测。
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