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- ¿Mlflow tiene versiones de datos??
- ¿Mlflow usa DVC??
- ¿Cuáles son las debilidades de mlflow??
- ¿Qué es la versión de versiones de datos??
¿Mlflow tiene versiones de datos??
El desarrollo del aprendizaje automático implica comparar modelos y almacenar los artefactos que produjeron. A menudo comparamos varios algoritmos para seleccionar los más eficientes. Evaluamos diferentes hiperparametros para ajustar el modelo.
¿Mlflow usa DVC??
Entonces, DVC y MLFLOW no son mutuamente excluyentes. DVC se usa para conjuntos de datos, mientras que MLFLOW se usa para el seguimiento del ciclo de vida de ML. El flujo va así; Utiliza los datos provenientes del repositorio MLFlow Git junto con el código, y luego inicializa el repositorio local con Git y DVC. Rastreará su conjunto de datos.
¿Cuáles son las debilidades de mlflow??
¿Cuáles son las principales debilidades de flujo ml? Las capacidades de gestión de usuarios faltantes hacen que sea difícil lidiar con los permisos de acceso a diferentes proyectos o roles (gerente/ingeniero de aprendizaje automático). Debido a eso, y no hay opción para compartir enlaces de interfaz de usuario con otras personas, la colaboración del equipo también es un desafío en MLFLOW.
¿Qué es la versión de versiones de datos??
En el caso de los datos de investigación, se puede crear una nueva versión de un conjunto de datos cuando se reprodee, corregirá o se agrega un conjunto de datos existente con datos adicionales. El verso es uno de los medios para rastrear los cambios asociados con los datos 'dinámicos' que no son estáticos con el tiempo.
