传统 ML
在机器学习的动态领域中，传统技术仍然是基础性的，在各个行业和研究机构中发挥着关键作用。从医疗诊断中分类算法的精确性，到金融领域回归模型的预测能力，再到供应链管理中时间序列分析的预测能力，以及社会科学中统计建模得出的洞察，这些核心方法支撑着我们今天所见证的许多技术进步。
MLflow 认识到传统机器学习的持久重要性。凭借对数据科学家和机器学习从业者面临的挑战和复杂性的深刻理解和精确设计，MLflow 提供了一套专为这些经典技术量身定制的综合工具。该平台不仅简化了模型开发和部署过程，还确保了可重复性、可扩展性和可追溯性。
随着我们深入探讨，我们将探索 MLflow 提供的多方面功能，展示它如何提升传统机器学习模型的效能、可靠性和洞察力。无论你是寻求优化工作流程的经验丰富的专家，还是渴望有所作为的新手，MLflow 都是你在机器学习旅程中的宝贵盟友。
本地库支持
MLflow 中内置支持多个传统的机器学习库。在整个文档中，您可能会看到这些被称为“风格”，因为它们是针对这些库生成的模型进行保存、记录、加载和通用 Python 函数表示的特定实现。
使用这些实现的本地版本有明显的好处，因为许多版本内置了自动日志记录功能，以及特定的自定义序列化和反序列化处理，这些功能在使用这些库时可以极大地简化您的 MLOps 体验。
传统机器学习库的官方支持集成包括：
教程和指南
MLflow 跟踪
跟踪是MLflow生态系统的核心，有助于系统地组织实验和运行：
实验和运行：每个实验封装了研究的一个特定方面，每个实验可以包含多个运行。运行记录了关键数据，如指标、参数和代码状态。
Artifacts: 存储运行中的关键输出，无论是模型、可视化、数据集还是其他元数据。这个Artifacts库确保了可追溯性和易于访问。
指标和参数：通过允许用户记录参数和指标，MLflow 使得比较不同的运行变得简单，从而促进了模型的优化。
依赖和环境：平台自动捕获计算环境，确保实验在不同设置下可重复。
输入示例和模型签名：这些功能允许开发者定义模型输入的预期格式，使得验证和调试更加直接。
UI 集成：集成的 UI 提供了所有运行的视觉概览，便于比较和深入洞察。
搜索功能：利用 MLflow 强大的搜索功能高效筛选您的实验。
API：提供了全面的API，允许用户以编程方式与跟踪系统交互，将其集成到现有的工作流程中。
MLflow 配方
MLflow 中的配方是针对特定任务预定义的模板：
减少样板代码：这些模板帮助消除重复的设置或初始化代码，加快开发速度。
最佳实践: MLflow 的配方是基于最佳实践精心设计的，确保用户从一开始就符合行业标准。
可定制性：虽然配方提供了一个结构化的起点，但它们设计得非常灵活，可以根据需要进行调整和修改。
MLflow 评估
确保模型质量至关重要：
自动生成的指标: MLflow 自动评估模型，为回归（如 RMSE、MAE）和分类（如 F1-score、AUC-ROC）提供关键指标。
可视化：通过自动生成的图表更好地理解您的模型。例如，MLflow 可以为分类任务生成混淆矩阵、精确率-召回率曲线等。
可扩展性：虽然 MLflow 提供了丰富的评估工具，但它也设计为支持自定义指标和可视化。
模型注册
此功能充当模型的目录：
版本控制：随着模型的演进，跟踪版本变得至关重要。模型注册表处理版本控制，确保用户可以回滚到旧版本或比较不同的迭代。
注解：注册表中的模型可以带有描述、使用案例或其他相关元数据进行注解。
生命周期阶段：跟踪每个模型版本的阶段，无论是’staging’、’production’还是’archived’。这确保了部署和维护过程的清晰性。
部署
MLflow 简化了从开发到生产的过渡：
一致性：通过细致地记录依赖关系和计算环境，MLflow 确保模型在不同的部署设置中表现一致。
Docker 支持: 使用 Docker 在容器化环境中促进部署，封装所有依赖项并确保统一的运行时环境。
可扩展性: MLflow 设计用于适应从小规模部署到大规模分布式设置，确保它随着您的需求进行扩展。