作為管理機器學(xué)習(xí)生命周期的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，MLflow提供了構(gòu)建可復(fù)現(xiàn)且可擴展系統(tǒng)的必要架構(gòu)。
我們剛剛在freeCodeCamp.org的YouTube頻道上發(fā)布了一門課程，這門針對MLflow的端到端教程將幫助您掌握如何將機器學(xué)習(xí)模型從研究階段應(yīng)用到實際生產(chǎn)環(huán)境中。
該課程首先講解實驗跟蹤的基礎(chǔ)知識，說明為什么在專業(yè)工作流程中，使用超越基本Jupyter筆記本的工具是至關(guān)重要的。您將學(xué)習(xí)如何正確管理模型參數(shù)、評估指標(biāo)以及決策過程記錄，從而確保所有投入生產(chǎn)的模型都具備可審計性和可追溯性。
這門課程還涵蓋了大語言模型的運營管理內(nèi)容。您將了解到如何利用提示注冊表對模板進行版本控制，通過AI Gateway管理不同的模型提供商，并實現(xiàn)以大語言模型作為評估工具的自動化提示評價系統(tǒng)。通過將這些工具與Databricks和Hugging Face結(jié)合使用，您將獲得在企業(yè)環(huán)境中部署和管理復(fù)雜模型所需的實際操作經(jīng)驗。
現(xiàn)在就訪問freeCodeCamp.org觀看這門課程吧，開始構(gòu)建可用于生產(chǎn)的機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)吧（課程時長為5小時）。
