Ordonner les étapes MLflow

Pour réussir les phases de modélisation et d'évaluation du cycle de vie du ML, vous devez garder un espace de travail organisé en consignant l'historique de divers essais afin d'assurer la comparabilité entre exécutions et la reproductibilité. MLflow offre une plateforme utile et complète pour gérer les essais de façon robuste. Dans la vidéo, vous avez vu les différentes étapes et commandes pour créer, démarrer, consigner et récupérer des exécutions. Dans cet exercice, vous ordonnerez les commandes MLflow généralement utilisées pour la gestion d'essais.