MLflow 실험 추적, 하이퍼파라미터 최적화, 모델 평가 및 라이브 모델 배포를 위한 완벽한 엔드투엔드 코딩 가이드
이 튜토리얼에서는 MLflow를 사용하여 완벽한 생산용 ML 실험 및 배포 워크플로우를 구축한다. 우리는 구조화된 백엔드와 아티팩트 저장소를 갖춘 전용 MLflow 추적 서버를 시작하여 실험을 확장 가능하고 재현 가능한 방식으로 추적할 수 있게 한다. 그런 다음 중첩된 하이퍼파라미터 스윕을 사용하여 여러 머신러닝 모델을 훈련하면서 자동으로 모델을 평가하고 배포한다. 이 가이드는 MLflow를 사용하여 세련된 ML 워크플로우를 만드는 데 필요한 모든 단계를 상세히 안내한다.
출처: Mark Tech Post
요약번역: 미주투데이 김지호 기자