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MLflow：MLflow模型服务管理教程.docx

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    MLflow：MLflow模型服务管理教程

    1MLflow:模型服务管理

    1.1MLflow概述

    MLflow是一个开源平台，旨在简化机器学习模型的整个生命周期管理，包括实验追踪、模型版本控制、模型部署和持续集成。它由Databricks在2018年推出，现已成为Apache软件基金会的顶级项目。MLflow的设计目标是让数据科学家和ML工程师能够轻松地跟踪其实验结果，复现模型训练过程，以及将模型部署到生产环境。

    1.1.1主要特性

    实验追踪：记录和查询实验数据，包括参数、代码版本、指标和输出。

    模型版本控制：管理模型的版本，

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