MLflow

MLflow

Daha iyi modeller ve üretken AI uygulamaları basitçe oluşturun.

Siteyi Ziyaret Et
Ai Rehberi7 görüntülenme
Pozitif Yönler
  • Açık kaynak platformu
  • Deney takip özelliği
  • Güçlü görselleştirme yetenekleri
  • Model değerlendirme
  • Model kaydı
  • Uçtan uca iş akışlarını yönetir
  • Uygulama geliştirmeye yardımcı olur
  • İnce ayar sırasında ilerlemeyi takip eder
  • Modellerin paketlenmesi ve dağıtımını kolaylaştırır
  • Modelleri ölçekli olarak güvenli bir şekilde barındırır
  • Databricks
  • bulut
  • PC'lerde çalışır
  • PyTorch ile entegre
  • TensorFlow ile entegre
  • LangChain ile entegre
  • Spark ile entegre
  • Keras ile entegre
  • Prophet ile entegre
  • scikit-learn ile entegre
  • XGBoost ile entegre
  • LightGBM ile entegre
  • CatBoost ile entegre
  • Küresel şirketler tarafından kullanılır
  • İnce ayar ilerleme takibi
  • Ölçekli olarak LLM'leri güvenli bir şekilde barındırır
  • Aktif küresel katkıda bulunan topluluk
  • Sürekli sürüm güncellemeleri
  • Aylık 14M+ indirme
  • Dünyada 600+ katkıda bulunan
  • Nasıl yapılır kılavuzları
  • eğitimler sağlar
Negatif Yönler
  • Müşteri desteği eksikliği
  • Karmaşık yapılandırma
  • GUI yok
  • Gerçek zamanlı işbirliği yok
  • Minimum iş akışı otomasyonu
  • Sınırlı algoritma desteği
  • Tamamlanmamış belgeler
  • Yerleşik hiperparametre ayarlama yok
  • Sınırlı entegrasyon seçenekleri
  • Python ortamına bağımlı

Giriş
Günümüzde veri bilimi ve yapay zeka uygulamaları, birçok sektörde devrim yaratmaktadır. Bu alanda kullanılan araçlar, geliştiricilerin ve veri bilimcilerin daha etkili ve verimli modeller oluşturmasına yardımcı olmaktadır. Açık kaynaklı platformlar, bu süreçte önemli bir rol oynamaktadır. Özellikle, kullanıcıların deneyimlerini paylaşabileceği ve katkıda bulunabileceği bir topluluk oluşturması, bu tür platformların değerini artırmaktadır.

Özellikler ve Kullanım Alanları
Bu platform, kullanıcıların deneylerini takip etmelerine olanak tanıyan bir deney takip özelliği sunmaktadır. Güçlü görselleştirme yetenekleri sayesinde, kullanıcılar modellerinin performansını daha iyi anlayabilir. Model değerlendirme ve kaydı gibi özellikler, uçtan uca iş akışlarını yönetmeyi kolaylaştırır. Ayrıca, uygulama geliştirme sürecinde kullanıcıların ilerlemelerini takip etmelerine yardımcı olur. Modellerin paketlenmesi ve dağıtımı da bu platform sayesinde daha güvenli hale gelir. PyTorch, TensorFlow, Keras gibi popüler kütüphanelerle entegrasyon imkanı sunarak, kullanıcıların mevcut projelerine kolayca entegre etmelerini sağlar.

Sonuç
Sonuç olarak, bu açık kaynak platformu, veri bilimcileri ve geliştiriciler için birçok avantaj sunmaktadır. Ancak, bazı eksiklikleri de bulunmaktadır. Müşteri desteği eksikliği ve karmaşık yapılandırma gibi sorunlar, kullanıcı deneyimini olumsuz etkileyebilir. Yine de, sürekli güncellemeler ve aktif bir topluluk sayesinde, bu platformun gelecekte daha da gelişmesi beklenmektedir. Kullanıcılar, bu platformu kullanarak daha iyi modeller ve üretken AI uygulamaları oluşturma fırsatına sahip olmaktadır.