Amazon SageMaker 上完全托管式 MLflow 正式上线
原文中文，约5500字，阅读约需13分钟。
📝
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。
❓
Q&A
Amazon SageMaker 上的 MLflow 功能有什么优势？
Amazon SageMaker 上的 MLflow 功能可以简化机器学习工作流程，提供全面的实验跟踪、统一模型治理和高效的服务器管理。
如何在 SageMaker 上创建 MLflow 跟踪服务器？
在 SageMaker Studio UI 中选择 MLflow，命名跟踪服务器并指定构件存储位置，然后创建跟踪服务器。
MLflow 跟踪服务器的计费是如何计算的？
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。
MLflow 是什么，它的主要功能有哪些？
MLflow 是一种开源工具，帮助机器学习团队管理 ML 生命周期，主要功能包括实验跟踪、模型注册和评估。
如何在 MLflow 中注册模型？
使用 sagemaker-mlflow 插件将模型注册到 MLflow 模型注册表后，模型会自动出现在 SageMaker 模型注册表中。
SageMaker 上的 MLflow 功能在哪些区域可用？
SageMaker 上的 MLflow 功能在所有提供 SageMaker Studio 的 AWS 区域正式推出，除了中国和美国 GovCloud 区域。
🏷️
