Controlar a preparação de modelos do scikit-learn com o MLflow
Este caderno é baseado no tutorial MLflow scikit-learn diabetes.
O bloco de anotações mostra como usar o MLflow para acompanhar o processo de treinamento do modelo, incluindo o registro em log de parâmetros do modelo, métricas, o próprio modelo e outros artefatos, como gráficos para um servidor de rastreamento hospedado do Azure Databricks. Ele também inclui instruções para exibir os resultados registrados na interface do usuário de rastreamento MLflow.
Os guias a seguir descrevem as opções de implantação para seu modelo treinado:
- Implante seu modelo usando o serviço de modelo com o Azure Databricks