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首先，很难对机器学习的实验进行追踪。机器学习算法中有大量可配置参数，在做机器学习实验时，很难追踪到哪些参数、哪个版本的代码以及哪个版本的数据会产生特定的结果。 其次，机器学习实验的结果难以复现。没有标准的方式来打包环境，即使是相同的代码、相同的参数以及相同的数据，也很难复现实验结果。因为实验结果还取决于采用的代码库。 最后，没有标准的方式管理模型的生命周期。算法团队通常会创建大量模型，而这些模型需要中央平台进行管理，特别是模型的版本所处阶段和注释等元数据信息，以及版本的模型是由哪些代码、哪些数据、哪些参数产生，模型的性能指标如何。也没有统一的方式来部署这些模型。
以上内容摘自《Databricks数据洞悉》电子书，点击https://developer.aliyun.com/topic/download?id=8545可下载完整版2022-07-29 10:42:56赞同 展开评论 打赏
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