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DatabricksでMLflowを使う③ - モデルのライフサイクル管理 - - Qiita
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DatabricksでMLflowを使う③ - モデルのライフサイクル管理 - - Qiita
はじめに 機械学習モデルのライフサイクル管理を行うオープンソースであるMLflowをDatabricksのUI上で使... はじめに 機械学習モデルのライフサイクル管理を行うオープンソースであるMLflowをDatabricksのUI上で使用する方法について書いています。 DatabricksでMLflowを使う① - ノートブック上での実験トラッキング - DatabricksでMLflowを使う② - 実験パラメータとメトリクスの可視化 - こちらの記事の続きとなります。 Databricksのマネージド型MLflowではトレーニングしたモデルのステージングについてもUI上で行うことができます。今回はこちらについて書きます。 モデルの登録 前回の記事の各実験の比較画面です。こちらから一番左のモデルを本運用に移行しようとしているとします。run idから個別ページへ移動します。 個別ページへ移動して下のほうへスクロールします。アーティファクトの「model」を選択すると「Register Model」と表示さ

