怎样记录和管理所有机器学习模型的生命周期，包括创建、训练、评估、推断和部署等过程 Managing Machine Learning Projects with MLflow

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

Managing Machine Learning Projects with MLflow 是机器学习项目管理领域的一项重要技术，其重要性在于，目前机器学习工程师所面临的实际工作压力越来越大，如何高效、准确地管理机器学习项目就成为了一个关键问题。这篇文章通过对MLflow的基本概念、使用方法及应用场景进行阐述，试图对机器学习工程师更好的理解MLflow的功能、优势和局限性。通过阅读本文，你可以了解到以下几点信息：

• 什么是MLflow？
• MLflow的作用是什么？
• 为什么要用MLflow管理机器学习项目？
• MLflow的基本概念、术语及分类
• 使用MLflow的一般流程及步骤
• 用Python实现机器学习模型的记录和管理
• 用Python加载并运行已保存的模型
• 在服务器上部署和运行MLflow服务
• 限制条件以及注意事项
• 最后，我将总结一下Machine learning项目管理中最有用的一些工具和技巧，这些技巧能够帮助你更好地管理机器学习项目。

2.MLflow简介

2.1 什么是MLflow?

Mlflow是一个开源的机器学习生命周期管理工具，由Databricks团队开发。它旨在简化机器学习模型开发过程，并让数据科学家和其他参与者能够轻松跟踪、组织和分享他们的机器学习工作流。MLflow可以用来