{"id":478029,"date":"2023-08-09T09:26:05","date_gmt":"2023-08-09T09:26:05","guid":{"rendered":""},"modified":"2023-09-05T11:15:54","modified_gmt":"2023-09-05T11:15:54","slug":"mlflow","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wiki\/mlflow\/","title":{"rendered":"MLflow"},"content":{"rendered":"<p>\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e42\u0e14\u0e22\u0e22\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a MLflow<\/p>\n<p>MLflow \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e41\u0e1e\u0e25\u0e15\u0e1f\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e21\u0e42\u0e2d\u0e40\u0e1e\u0e48\u0e19\u0e0b\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e08\u0e38\u0e14\u0e21\u0e38\u0e48\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e07\u0e08\u0e23\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 (ML) \u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14 \u0e04\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e25\u0e38\u0e21\u0e17\u0e38\u0e01\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e32\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e44\u0e1b\u0e08\u0e19\u0e16\u0e36\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e1b\u0e31\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19 \u0e40\u0e1b\u0e49\u0e32\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e02\u0e2d\u0e07 MLflow \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e19\u0e31\u0e01\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e27\u0e34\u0e28\u0e27\u0e01\u0e23\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e17\u0e33\u0e0b\u0e49\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19 \u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e1b\u0e31\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e04\u0e37\u0e1a\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e21\u0e35\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e27\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/p>\n<h2>\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e27\u0e31\u0e15\u0e34\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e21\u0e32\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e49\u0e19\u0e01\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07 MLflow \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e25\u0e48\u0e32\u0e27\u0e16\u0e36\u0e07\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e23\u0e01<\/h2>\n<p>MLflow \u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e34\u0e14\u0e15\u0e31\u0e27\u0e42\u0e14\u0e22 Databricks \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e29\u0e31\u0e17\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19\u0e19\u0e33\u0e43\u0e19\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e27\u0e25\u0e1c\u0e25\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 \u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e32\u0e28\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e0a\u0e38\u0e21\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e22\u0e2d\u0e14 Spark + AI \u0e43\u0e19\u0e40\u0e14\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e21\u0e34\u0e16\u0e38\u0e19\u0e32\u0e22\u0e19 2018 \u0e19\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19 \u0e08\u0e38\u0e14\u0e21\u0e38\u0e48\u0e07\u0e40\u0e19\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32 \u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e27\u0e14\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22<\/p>\n<h2>\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e42\u0e14\u0e22\u0e25\u0e30\u0e40\u0e2d\u0e35\u0e22\u0e14\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a MLflow: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e22\u0e32\u0e22\u0e2b\u0e31\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d MLflow<\/h2>\n<p>MLflow \u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e32\u0e21 MLflow<\/strong>: \u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e17\u0e36\u0e01\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e16\u0e32\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e21\u0e15\u0e23\u0e34\u0e01<\/li>\n<li><strong>\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23 MLflow<\/strong>: \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\u0e41\u0e1e\u0e47\u0e04\u0e40\u0e01\u0e08\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e33\u0e21\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e0b\u0e49\u0e33\u0e41\u0e25\u0e30\u0e17\u0e33\u0e0b\u0e49\u0e33\u0e44\u0e14\u0e49<\/li>\n<li><strong>\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 MLflow<\/strong>: \u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e10\u0e32\u0e19\u0e01\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e22\u0e49\u0e32\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e44\u0e1b\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1c\u0e25\u0e34\u0e15<\/li>\n<li><strong>\u0e23\u0e35\u0e08\u0e34\u0e2a\u0e17\u0e23\u0e35 MLflow<\/strong>: \u0e21\u0e35\u0e28\u0e39\u0e19\u0e22\u0e4c\u0e01\u0e25\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e23\u0e27\u0e21\u0e28\u0e39\u0e19\u0e22\u0e4c<\/li>\n<\/ol>\n<p>MLflow \u0e23\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19\u0e42\u0e1b\u0e23\u0e41\u0e01\u0e23\u0e21\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32 \u0e23\u0e27\u0e21\u0e16\u0e36\u0e07 Python, R, Java \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46 \u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e15\u0e31\u0e27\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e1e\u0e47\u0e04\u0e40\u0e01\u0e08\u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e10\u0e32\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1c\u0e2a\u0e32\u0e19\u0e23\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e44\u0e25\u0e1a\u0e23\u0e32\u0e23\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e22\u0e2d\u0e14\u0e19\u0e34\u0e22\u0e21<\/p>\n<h2>\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07 MLflow: \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07 MLflow<\/h2>\n<p>MLflow \u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e42\u0e14\u0e22\u0e08\u0e31\u0e14\u0e2b\u0e32\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e23\u0e27\u0e21\u0e28\u0e39\u0e19\u0e22\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e16\u0e36\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19 REST API, CLI \u0e41\u0e25\u0e30\u0e44\u0e25\u0e1a\u0e23\u0e32\u0e23\u0e35\u0e44\u0e04\u0e25\u0e40\u0e2d\u0e47\u0e19\u0e15\u0e4c\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e19\u0e17\u0e35\u0e1f<\/p>\n<ul>\n<li><strong>\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e32\u0e21<\/strong>: \u0e08\u0e31\u0e14\u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e25\u0e2d\u0e07 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e0a\u0e35\u0e49\u0e27\u0e31\u0e14 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14<\/li>\n<li><strong>\u0e44\u0e1f\u0e25\u0e4c\u0e04\u0e33\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23<\/strong>: \u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e27\u0e14\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23<\/li>\n<li><strong>\u0e1a\u0e23\u0e23\u0e08\u0e38\u0e20\u0e31\u0e13\u0e11\u0e4c\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07<\/strong>: \u0e40\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e48\u0e07\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25<\/li>\n<li><strong>UI \u0e23\u0e35\u0e08\u0e34\u0e2a\u0e17\u0e23\u0e35<\/strong>: \u0e40\u0e27\u0e47\u0e1a\u0e2d\u0e34\u0e19\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e1f\u0e2a\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e19\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e02\u0e2d\u0e07 MLflow<\/h2>\n<p>\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e02\u0e2d\u0e07 MLflow \u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e01\u0e48:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e32\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a<\/strong>: \u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e48\u0e07\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22<\/li>\n<li><strong>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e0b\u0e49\u0e33<\/strong>: \u0e41\u0e04\u0e47\u0e1b\u0e0b\u0e39\u0e25\u0e42\u0e04\u0e49\u0e14\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e31\u0e19<\/li>\n<li><strong>\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e40\u0e2a\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f<\/strong>: \u0e2d\u0e33\u0e19\u0e27\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e30\u0e14\u0e27\u0e01\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19\u0e1a\u0e19\u0e41\u0e1e\u0e25\u0e15\u0e1f\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e21\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46<\/li>\n<li><strong>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e22\u0e32\u0e22\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14<\/strong>: \u0e23\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e40\u0e25\u0e47\u0e01\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e27\u0e14\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1c\u0e25\u0e34\u0e15\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48<\/li>\n<\/ul>\n<h2>MLflow \u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e43\u0e14\u0e1a\u0e49\u0e32\u0e07: \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e15\u0e32\u0e23\u0e32\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e23\u0e32\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19<\/h2>\n<p>\u0e41\u0e21\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32 MLflow \u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e08\u0e30\u0e21\u0e35\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e4c\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e15\u0e31\u0e27 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e31\u0e19\u0e01\u0e47\u0e17\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a<\/th>\n<th>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e32\u0e21 MLflow<\/td>\n<td>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e1a\u0e31\u0e19\u0e17\u0e36\u0e01\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e37\u0e1a\u0e04\u0e49\u0e19<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23 MLflow<\/td>\n<td>\u0e41\u0e1e\u0e47\u0e04\u0e40\u0e01\u0e08\u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e33\u0e21\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e0b\u0e49\u0e33\u0e44\u0e14\u0e49<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 MLflow<\/td>\n<td>\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e10\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e22\u0e49\u0e32\u0e22\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e44\u0e1b\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1c\u0e25\u0e34\u0e15<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e23\u0e35\u0e08\u0e34\u0e2a\u0e17\u0e23\u0e35 MLflow<\/td>\n<td>\u0e28\u0e39\u0e19\u0e22\u0e4c\u0e01\u0e25\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e43\u0e0a\u0e49 MLflow \u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e41\u0e01\u0e49\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19<\/h2>\n<p>MLflow \u0e21\u0e35\u0e41\u0e2d\u0e1e\u0e1e\u0e25\u0e34\u0e40\u0e04\u0e0a\u0e31\u0e48\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01\u0e21\u0e32\u0e22 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e19\u0e27\u0e17\u0e32\u0e07\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e1a\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e01\u0e48:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19 DevOps<\/strong>: \u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e04\u0e25\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e41\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\n<ul>\n<li>\u0e42\u0e0b\u0e25\u0e39\u0e0a\u0e31\u0e19: \u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e04\u0e25\u0e38\u0e21\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e19\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e38\u0e19\u0e08\u0e32\u0e01\u0e0a\u0e38\u0e21\u0e0a\u0e19<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19<\/strong>: \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e22\u0e32\u0e01\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e32\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\n<ul>\n<li>\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02: \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e32\u0e21 MLflow<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e1a\u0e39\u0e23\u0e13\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23<\/strong>: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1a\u0e39\u0e23\u0e13\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e1a\u0e32\u0e07\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\n<ul>\n<li>\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e31\u0e1b\u0e40\u0e14\u0e15\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e08\u0e33\u0e41\u0e25\u0e30\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e02\u0e22\u0e32\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e02\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e04\u0e25\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e42\u0e14\u0e22\u0e0a\u0e38\u0e21\u0e0a\u0e19<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e30\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46 \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e25\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e31\u0e19\u0e43\u0e19\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e15\u0e32\u0e23\u0e32\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e23\u0e32\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23<\/h2>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34<\/th>\n<th>MLflow<\/th>\n<th>\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e32\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a<\/td>\n<td>\u0e43\u0e0a\u0e48<\/td>\n<td>\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e44\u0e1b<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e1a\u0e23\u0e23\u0e08\u0e38\u0e20\u0e31\u0e13\u0e11\u0e4c\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07<\/td>\n<td>\u0e44\u0e14\u0e49\u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e10\u0e32\u0e19<\/td>\n<td>\u0e21\u0e31\u0e01\u0e08\u0e30\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e40\u0e2d\u0e07<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e22\u0e32\u0e22\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14<\/td>\n<td>\u0e2a\u0e39\u0e07<\/td>\n<td>\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19\u0e44\u0e1b<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>\u0e23\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e20\u0e32\u0e29\u0e32<\/td>\n<td>\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e23\u0e32\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23<\/td>\n<td>\u0e16\u0e39\u0e01 \u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>\u0e21\u0e38\u0e21\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e17\u0e04\u0e42\u0e19\u0e42\u0e25\u0e22\u0e35\u0e41\u0e2b\u0e48\u0e07\u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a MLflow<\/h2>\n<p>MLflow \u0e21\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1e\u0e31\u0e12\u0e19\u0e32\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 \u0e41\u0e19\u0e27\u0e42\u0e19\u0e49\u0e21\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e19\u0e32\u0e04\u0e15 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e41\u0e01\u0e48 :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e21\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e23\u0e48\u0e27\u0e21\u0e01\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e38\u0e07<\/strong>: \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e21\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48<\/li>\n<li><strong>\u0e1a\u0e39\u0e23\u0e13\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19<\/strong>: \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1a\u0e23\u0e34\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1a\u0e38\u0e04\u0e04\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21<\/li>\n<li><strong>\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e1a\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e42\u0e19\u0e21\u0e31\u0e15\u0e34\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21<\/strong>: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e0b\u0e49\u0e33\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19\u0e42\u0e14\u0e22\u0e2d\u0e31\u0e15\u0e42\u0e19\u0e21\u0e31\u0e15\u0e34\u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e27\u0e07\u0e08\u0e23\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19 ML<\/li>\n<\/ul>\n<h2>\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e42\u0e22\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e31\u0e1a MLflow<\/h2>\n<p>\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 OneProxy \u0e20\u0e32\u0e22\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e27\u0e14\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e21 MLflow \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1b\u0e25\u0e2d\u0e14\u0e20\u0e31\u0e22<\/strong>: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e01\u0e1b\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e25\u0e30\u0e40\u0e2d\u0e35\u0e22\u0e14\u0e2d\u0e48\u0e2d\u0e19<\/li>\n<li><strong>\u0e42\u0e2b\u0e25\u0e14\u0e1a\u0e32\u0e25\u0e32\u0e19\u0e0b\u0e4c<\/strong>: \u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22\u0e04\u0e33\u0e02\u0e2d\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c<\/li>\n<li><strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e27\u0e1a\u0e04\u0e38\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e16\u0e36\u0e07<\/strong>: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e1a\u0e17\u0e1a\u0e32\u0e17<\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e16\u0e37\u0e2d\u0e44\u0e14\u0e49\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e31\u0e48\u0e19\u0e43\u0e08\u0e44\u0e14\u0e49\u0e16\u0e36\u0e07\u0e2a\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e27\u0e14\u0e25\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1b\u0e25\u0e2d\u0e14\u0e20\u0e31\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e31\u0e19 MLflow \u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30\u0e43\u0e19\u0e41\u0e2d\u0e1b\u0e1e\u0e25\u0e34\u0e40\u0e04\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48<\/p>\n<h2>\u0e25\u0e34\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e07<\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/mlflow.org\/\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">\u0e40\u0e27\u0e47\u0e1a\u0e44\u0e0b\u0e15\u0e4c\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e02\u0e2d\u0e07 MLflow<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/databricks.com\/product\/managed-mlflow\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32 Databricks MLflow<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/mlflow\/mlflow\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">\u0e1e\u0e37\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25 MLflow GitHub<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/\" target=\"_new\" rel=\"noopener\">\u0e40\u0e27\u0e47\u0e1a\u0e44\u0e0b\u0e15\u0e4c OneProxy<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>\u0e1a\u0e17\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e25\u0e36\u0e01\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a MLflow \u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a \u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e07\u0e32\u0e19 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1e\u0e23\u0e47\u0e2d\u0e01\u0e0b\u0e35\u0e40\u0e0b\u0e34\u0e23\u0e4c\u0e1f\u0e40\u0e27\u0e2d\u0e23\u0e4c \u0e19\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e35\u0e49\u0e22\u0e31\u0e07\u0e21\u0e35\u0e23\u0e32\u0e22\u0e25\u0e30\u0e40\u0e2d\u0e35\u0e22\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46 \u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e25\u0e49\u0e32\u0e22\u0e04\u0e25\u0e36\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19 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Created by Databricks and announced in 2018, it encompasses tracking experiments, packaging code, standardizing models, and providing a collaboration hub. Its primary goal is to simplify the processes involved in developing, managing, and deploying machine learning models.<\/p>"},{"question":"What are the main components of MLflow?","answer":"<p>The main components of MLflow are MLflow Tracking, which logs and queries experiments and metrics; MLflow Projects, which packages code into reusable components; MLflow Models, that standardizes the process of moving models to production; and MLflow Registry, a centralized hub for collaboration and model management.<\/p>"},{"question":"How does MLflow ensure reproducibility and scalability?","answer":"<p>MLflow ensures reproducibility by encapsulating code and dependencies, making it easy to replicate experiments. It offers scalability by supporting both small-scale development environments and large-scale production systems. The standardized model packaging and deployment features further enhance its scalability.<\/p>"},{"question":"What types of problems can arise while using MLflow, and how can they be resolved?","answer":"<p>Common problems with MLflow include complexity in deployment, versioning issues, and integration problems with some tools. These can be resolved through comprehensive documentation, utilizing the MLflow tracking component for versioning, and regular updates or community-driven extensions to enhance integration.<\/p>"},{"question":"How can proxy servers like OneProxy be associated with MLflow?","answer":"<p>Proxy servers like OneProxy can be utilized with MLflow for security by protecting sensitive data, load balancing by distributing requests across servers, and access control by managing permissions and roles. They ensure a secure and efficient environment for running MLflow, particularly in large-scale applications.<\/p>"},{"question":"What are the future perspectives and technologies related to MLflow?","answer":"<p>The future of MLflow includes enhanced collaboration features for larger teams, better integration with more third-party tools and services, and increased automation within the machine learning lifecycle. It continues to evolve to meet the needs of the rapidly advancing field of machine learning.<\/p>"},{"question":"Where can I find more information about MLflow?","answer":"<p>You can find more information about MLflow on the <a href=\"https:\/\/mlflow.org\/\" target=\"_new\">official website<\/a>, the <a href=\"https:\/\/databricks.com\/product\/managed-mlflow\" target=\"_new\">Databricks MLflow page<\/a>, and the <a href=\"https:\/\/github.com\/mlflow\/mlflow\" target=\"_new\">MLflow GitHub repository<\/a>. If you are interested in how it relates to proxy servers, you can also visit <a href=\"https:\/\/oneproxy.pro\" target=\"_new\">OneProxy's website<\/a>.<\/p>"}]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/478029","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki"}],"about":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/types\/wiki"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/478029\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/media\/468919"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/th\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=478029"}],"curies":[{"name":"\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}