Правильний порядок кроків у MLflow

Щоб успішно пройти етапи моделювання та оцінювання в життєвому циклі ML, потрібно підтримувати впорядкований робочий простір і фіксувати історію різних експериментів, щоб забезпечити порівнюваність між запусками та відтворюваність. MLflow надає зручну, всеосяжну платформу для надійного керування експериментами. У відео ви дізналися про кроки та команди для створення, запуску, логування й отримання запусків. У цій вправі ви впорядкуєте команди MLflow, які зазвичай використовують для керування експериментами.