MLflow 步骤排序

为了在机器学习生命周期的建模与评估阶段取得成功，您需要保持工作区有序，记录各类实验的历史，以确保跨运行的可比性与可复现性。MLflow 提供了一个有用且完整的平台，能够稳健地管理实验。在视频中，您学习了用于创建、启动、记录以及检索运行的各个步骤与命令。在本练习中，您将对实验管理中常用的 MLflow 命令进行排序。