azure - Databricks 运行时 ML 和 ML 流程之间的区别

Question

我是 Azure Databricks 的新手，尽管我在 Databricks 方面有很好的经验，但仅限于 Data Engg 方面。我对 Databricks Runtime ML 和 ML Flow 有点困惑。它们之间有什么区别以及何时使用哪一个？谢谢

Answer 1

Databricks Runtime for Machine Learning (Databricks Runtime ML) 为机器学习和数据科学提供了现成的环境。它包含多个流行的库，包括 TensorFlow、PyTorch、Keras 和 XGBoost，以及进行分布式深度学习的能力。 IE Databricks 运行时上预安装了很多东西并为您配置。 https://docs.azuredatabricks.net/user-guide/clusters/mlruntime.html

MLFlow 是一个开源端到端机器学习生命周期平台。 MLFlow 是一种跟踪实验运行、部署模型等的方法。 https://www.mlflow.org/