MLflow

随着大型语言模型 (LLM) 的复杂性和规模不断增长，跟踪其性能、实验和部署变得越来越具有挑战性。这就是 MLflow 的作用所在 - 提供一个全面的平台来管理机器学习模型（包括 LLM）的整个生命周期。 在本深入指南中，我们将探讨如何利用 MLflow 来跟踪、评估和部署 LLM。我们将涵盖从设置环境到高级评估技术的所有内容，并提供大量代码示例和最佳实践。 MLflow 在大型语言模型 (LLM) 中的功能 流量 已成为机器学习和数据…