#1 2020-09-14 09:36:33

Kristi96L9
Member
From: Brazil, Petropolis
Registered: 2020-09-14
Posts: 1

MLflow Model Registry is now available

MLflow Model Registry is now  available .
Click to  learn more .
Managed MLflow.
Managing the complete  Machine Learning  Lifecycle.
Get StartedWatch Demo              Overview  Benefits  Features  How It Works  Get Started  Documentation   Resources            Managed MLflow is built on top of MLflow, an open source platform developed by Databricks to help manage the complete Machine Learning lifecycle with enterprise reliability, security, and scale.
Benefits.
EXPERIMENT TRACKING.
Run experiments with any ML library,  framework , or language, and automatically keep track of parameters, metrics, code, and models from each experiment.
By using MLflow on Databricks, you can securely share, manage, and compare experiments results, along with corresponding artifacts and code versions, thanks to built-in integrations with the Databricks Workspace and  notebooks .
MODEL  MANAGEMENT .
Use one central place to discover and share ML models, collaborate on moving them from experimentation to online testing and  production , integrate with approval and governance workflows and CI/CD pipelines, and monitor ML deployments and their performance.

The MLflow Model registry facilitates sharing of expertise and knowledge

and helps you stay in control.
MODEL  DEPLOYMENT .
Quickly deploy production models for batch inference on Apache SparkTM, or as REST APIs using built-in  integration  with Docker containers, Azure ML, or Amazon SageMaker.

With Managed MLflow on Databricks

you can operationalize and monitor production models using Databricks Jobs Scheduler and auto-managed Clusters to scale as needed based on business needs.
Features.
MLFLOW TRACKING.

MLflow Tracking: Automatically log parameters

code versions, metrics, and artifacts for each run using Python, REST, R API, and Java API MLflow Tracking Server: Get started quickly with a built-in tracking server to log all runs and experiments in one place.
No configuration needed on Databricks.
Experiment Management: Create, secure, organize, search, and visualize experiments from within the Workspace with access control and search queries.
MLflow Run Sidebar: Automatically track runs from within notebooks and capture a snapshot of your notebook for each run, so that you can always go back to previous versions of your code.
Logging Data with Runs: Log parameters, data sets, metrics, artifacts and more as runs to local files, to a SQLAlchemy compatible database, or remotely to a tracking server.
Delta Lake Integration: Track large-scale data sets that fed your models with Delta Lake snapshots.
Artifact Store: Store large files such as S3 buckets, shared NFS file system, and models in Amazon S3, Azure Blob Storage, Google Cloud Storage, SFTP server, NFS, and local file paths.
MLFLOW PROJECTS.
MLflow Projects: MLflow projects allow to specify the software environment that is used to execute your code.

MLflow currently supports the following project environments: Conda environment

Docker container environment, and system environment.

Any Git repo or local directory can be treated as an MLflow project

Remote Execution Mode: Run MLflow Projects from Git or local sources remotely on Databricks clusters using the Databricks CLI to quickly scale your code.
MLFLOW MODEL REGISTRY.

Central Repository: Register MLflow models with the MLflow Model Registry

A registered model has a unique name, version, stage, and other metadata.
Model Versioning: Automatically keep track of versions for registered models when updated.
Model Stage: Assigned preset or custom stages to each model version, like “Staging” and “Production” to represent the lifecycle of a model.
CI/CD Workflow Integration: Record stage transitions, request, review and approve changes as part of CI/CD pipelines for better control and governance.
Model Stage Transitions: Record new registration events or changes as activities that automatically log users, changes, and additional metadata such as comments.
MLFLOW MODELS.
MLflow Models: A standard format for packaging machine learning models that can be used in a variety of downstream tools—for example, real-time serving through a REST API or batch inference on Apache Spark.
Model Customization: Use Custom Python Models and Custom Flavors for models from an ML library that is not explicitly supported by MLflow’s built-in flavors.
Built-In Model Flavors: MLflow provides several standard flavors that might be useful in your applications, like Python and R functions, H20, Keras, MLeap, PyTorch, Scikit-learn, Spark MLlib, TensorFlow, and ONNX.
Built-In Deployment Tools: Quickly deploy on Databricks via Apache Spark UDF for, a local machine, or several other production environments such as Microsoft Azure ML, Amazon SageMaker, and building Docker Images for Deployment.
See our Product News from Azure Databricks and AWS to learn more about our latest features.
Comparing MLflow Offerings.

Open Source MLflow Managed MLflow on Databricks        Experiment Tracking

MLflow tracking API     MLflow tracking server Self-hosted  Fully managed    Notebooks integration     Workspace integration          Reproducible Projects.
MLflow Projects     Git & Conda integration     Scalable cloud/clusters for project runs          Model Management.
MLflow Model Registry     Model Versioning     ACL-based Stage Transition     CI/CD Workflows Integration          Flexible Deployment.
MLflow Models     Built-in batch inference     Built-in streaming analytics          Security & Management.
High availability     Automated updates     Role-based access control             How It Works.
MLflow is a lightweight set of APIs and user interfaces that can be used with any ML framework throughout the Machine Learning workflow.

It includes four components:  MLflow Tracking: Record and query experiments: code

data, config, and results.

MLflow Projects: Packaging format for reproducible runs on any platform
MLflow Models: General format for sending models to diverse deployment tools

MLflow Model Registry: Centralized repository to collaboratively manage MLflow models throughout the full lifecycle.
Managed MLflow on Databricks is a fully managed version of MLflow providing practitioners with reproducibility and experiment management across Databricks Notebooks, Jobs, and data stores, with the reliability, security, and scalability of the Unified Data Analytics Platform.
Log your first run as an experiment    Execute runs remotely as Databricks jobs    Deploy a model for batch inference      Previous  Next                                                                                                                             Ready to get started?.
SIGN UP FOR YOUR FREE ACCOUNT                                               Follow the Quick Start Guide                                                                                         Documentation.
Tracking Training Runs.
Saving and Deploying Models.
Reproducible Runs.
Managing Models.
Resources.
Webinar.
Building Machine Learning Platforms                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      Blog Post.
Databricks Extends MLflow Model Registry with Enterprise Features                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      Blog Post.
How to Display Model Metrics in Dashboards using the MLflow Search API                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      Blog Post.
Automate Deployment and Testing with Databricks Notebook + MLflow                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      Blog Post.
Introducing the MLflow Model Registry                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      Blog Post.
A Guide to MLflow Talks at Spark + AI Summit 2019 Europe                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      Blog Post.
Productionizing Machine Learning: From Deployment to Drift Detection                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      Webinar.
Automated Hyperparameter Tuning, Scaling and Tracking on Databricks                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      Blog Post.
Detecting Bias with SHAP                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      Webinar.
What’s new with MLflow.
On-Demand Webinar and FAQs now available.
Blog Post.

Hyperparameter Tuning with MLflow

Apache Spark MLlib and Hyperopt                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      Blog Post.
A Guide to MLflow Talks at Spark + AI Summit 2019                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      Webinar.
Managing the Complete Machine Learning Lifecycle: On-Demand Webinar now available.
Blog Post.

MLflow On-Demand Webinar and FAQ Now Available

Blog Post.
Introducing MLflow: an Open Source Machine Learning Platform                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      Tutorial.
Detecting Financial Fraud at Scale with Decision Trees and MLflow on Databricks                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      Tutorial.
Using Dynamic Time Warping and MLflow to Detect Sales Trends (Part 1)                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      Tutorial.
Using Dynamic Time Warping and MLflow to Detect Sales Trends (Part 2)                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      Tutorial.
How to Use MLflow to Experiment a Keras Network Model: Binary Classification for Movie Reviews                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      Tutorial.
How to Use MLflow, TensorFlow, and Keras with PyCharm                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      Tutorial.
How to Use MLflow To Reproduce Results and Retrain Saved Keras ML Models                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      Notebooks.
MLflow Quick Start in Python                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      Notebooks.
MLflow Quick Start in R                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      Notebooks.
MLflow Quick Start in Scala                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      Notebooks.
Financial Fraud Detection using Decision Tree Machine Learning Models                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      Notebooks.
Using Dynamic Time Warping and MLflow to Detect Sales Trends (dbc format)                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      Videos.
Comcast: How to Utilize MLflow and Kubernetes to Build an Enterprise ML Platform                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                       Videos.
Gojek: Scaling Ride-Hailing with Machine Learning on MLflow                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                       Videos.
Showtime: Data-Driven Transformation: Leveraging Big Data at Showtime with Apache Spark                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      Videos.
Best Practices for Hyperparameter Tuning with MLflow                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      Videos.
Advanced Hyperparameter Optimization for Deep Learning with MLflow                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      Videos.
RStudio: Managing the Machine Learning Lifecycle with MLflow and R                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      Webinars.
Understanding MLflow: Ask the Experts                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      Videos.
Splice Machine’s use of Apache Spark and MLflow                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      Videos.
Kount: Moving a Fraud-Fighting Random Forest from scikit-learn to Spark with MLlib, MLflow, and Jupyter                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      eBooks.
Standardizing the Machine Learning Lifecycle                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                      eBooks.
Four Real-Life Machine Learning Use Cases.

Offline

W88top

Board footer

Powered by FluxBB