MLflow基础与高级应用实例解析

资源摘要信息:"mlflow-examples:基本MLflow示例" MLflow是一个开源平台，用于整个机器学习生命周期的管理。它主要包含三个方面的功能：跟踪、打包、部署。 1. MLflow Tracking：这是MLflow的核心功能之一，主要用于跟踪实验的参数、代码版本、数据和结果。它允许你记录并查询实验，以快速比较不同模型的表现。MLflow Tracking支持多种后端存储，包括SQL数据库、本地文件、远程服务器等。 2. MLflow Projects：MLflow Projects提供了一种标准格式来打包和共享数据科学代码。它允许你将项目代码封装为一个独立的包，其他人可以方便地复现和部署你的项目。 3. MLflow Models：这是MLflow的一个重要组件，用于管理机器学习模型。它可以导入和导出不同工具（如scikit-learn, TensorFlow, Keras等）的模型，并提供了统一的API来使用这些模型。MLflow Models还支持模型的打包和部署。 4. MLflow的高级功能：除了上述的基础功能外，MLflow还提供了一些高级功能，如支持ONNX（一种开源的模型表示格式），支持在本地或Databricks集群上进行模型的训练和评分，支持使用mlflow.load_model或Spark UDF进行批量评分，以及支持将模型部署为本地Web服务器或Docker容器。 5. MLflow的应用示例：在这个示例中，你可以看到如何使用MLflow来训练和评分不同类型的机器学习模型，包括scikit-learn模型、Spark ML模型、Keras/Tensorflow模型和Catboost/XGBoost（sklearn包装器）模型。此外，这个示例还包含了对世界您好、葡萄酒质量数据集和MNIST数据集的处理，以及如何使用TensorFlow 2.x的Keras和TensorFlow 1.x的旧版。 6. MLflow的工作环境：MLflow可以在本地或Databricks集群上运行，也可以将模型部署为本地Web服务器或Docker容器，或者使用mlflow.load_model或Spark UDF进行批量评分。 7. MLflow的标签：在这个示例中，MLflow的标签是"HTML"。这可能是因为示例代码中包含了一些HTML代码，用于创建一个交互式的Web界面，使用户可以方便地查看和比较不同模型的表现。 8. MLflow的文件结构：在这个示例中，MLflow的文件被保存为"mlflow-examples-master"。这可能是一个包含所有MLflow相关文件的主目录，包括代码、数据、配置文件等。