Śledzenie przebiegów z MLFlow

Teraz, gdy razem z zespołem przenieśliście dotychczasowe procesy uczenia maszynowego do środowiska Databricks, czas rozpocząć nowy projekt.

Twoim zadaniem jest opracowanie nowego silnika rekomendacji, który będzie korzystał z kontekstu poprzednich recenzji książek. Ponieważ dopiero tworzysz model, nie wiesz jeszcze, jakie frameworki ani parametry dadzą najlepsze wyniki. To doskonała okazja, aby użyć MLFlow do śledzenia wszystkich przebiegów modelu – a następnie wybrać ten najlepszy.