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Amazon SageMaker 上完全托管式 MLflow 正式上线
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原文中文，约5500字，阅读约需13分钟。
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内容提要
Amazon SageMaker宣布上线完全托管的MLflow功能，帮助机器学习团队管理整个ML生命周期。客户可以轻松设置和管理MLflow跟踪服务器，简化流程并提高生产力。Amazon SageMaker消除了设置和管理MLflow的繁重工作，为ML管理员提供了一种在AWS上建立安全且可扩展的MLflow环境的快速方法。
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关键要点
- Amazon SageMaker上线完全托管的MLflow功能，帮助机器学习团队管理整个ML生命周期。
- 客户可以轻松设置和管理MLflow跟踪服务器，简化流程并提高生产力。
- MLflow是一种开源工具，帮助数据科学家和ML开发人员跟踪训练模型的多次尝试。
- SageMaker上的托管式MLflow功能围绕三个核心组件构建：MLflow跟踪服务器、MLflow后端元数据存储和MLflow构件存储。
- 使用Amazon SageMaker与MLflow可以简化并增强机器学习工作流程，包括全面的实验跟踪和统一模型治理。
- MLflow跟踪服务器需要IAM执行角色来读取和写入构件到Amazon S3。
- 创建MLflow跟踪服务器的过程包括选择跟踪服务器的名称和构件存储位置。
- 用户可以通过Jupyter Notebook记录指标、参数和构件，并在MLflow UI中比较不同的运行。
- 注册模型到MLflow模型注册表后，模型会自动出现在SageMaker模型注册表中。
- MLflow跟踪服务器的计费基于服务器运行的时间、大小以及记录到跟踪服务器的数据量。
- SageMaker与MLflow功能现已在所有提供SageMaker Studio的AWS区域正式推出，除中国和美国GovCloud区域外。
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