MLOPS工具集教程-3分钟快速入门MLflow

MLflow产品简介

MLflow是由Databricks公司开发并开源的一个用于管理机器学习生命周期的平台。它提供了一系列工具，帮助数据科学家和工程师跟踪实验、重现结果、部署模型等。MLflow的主要组成部分包括：

1. MLflow Tracking：用于跟踪机器学习实验，每个实验都被称为一个run，每个run可以包含多个参数、指标和模型。这个组件通过API的形式管理实验的参数、代码、结果，并以MLflow UI的形式展示，方便用户进行比较。
2. MLflow Projects：代码打包的一套方案，可以将数据科学代码打包成一种格式，在任何平台上重现运行。
3. MLflow Models：一套模型部署的方案，用于在不同服务环境中部署机器学习模型。
4. MLflow Model Registry：一套管理模型和注册模型的方案，在一个中心仓库中存储、注释、发现和管理模型。

MLflow已经集成了多种常用的机器学习算法项目，包括TensorFlow、xgboost、sklearn等，方便用户以极小的工作量快速开展常用机器学习探索工作。同时，为了支持方便集成用户自己开发的算法工程，MLflow定制了一套project标准规范，一般情况下用户只需要做简单的配置即可将自己的算法工程接入到MLflow。

安装MLflow

MLFlow是一个用Pytho