上周那个模型更好，可没人找得到

학습을 잘하는 일과 그 학습을 다시 세우는 일은 다른 일입니다. 실행 기록·데이터 지문·모델 버전과 별칭·승격 관문·드리프트 지표를 표준 라이브러리만으로 직접 만들어 보며, MLflow 같은 도구가 무엇을 대신해 주는지와 그것이 비어 있을 때 무엇이 사라지는지를 배웁니다. GPU 없이 CPU 에서 도는 작은 합성 데이터와 학습기를 씁니다.

중급 · 레슨 13 · 实验 3

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커리큘럼

参考文档

• 官方文档 · mlflow.org · tracking
• 官方文档 · mlflow.org · model registry
• 官方文档 · mlflow.org · dataset
• 官方文档 · www.tensorflow.org · tfdv
• 官方文档 · scikit-learn.org · common_pitfalls.html
• 官方文档 · cloud.google.com · mlops continuous delivery and automation pipelines in machine learning