机器学习模型的部署与上线：从训练到实际应用
一、部署前的准备工作在开始部署机器学习模型之前，需要进行一些准备工作:数据处理：将原始数据加工成可用于模型训练的数据，通常需要进行数据清洗、特征提取、数据转换等操作。模型选择：根据业务需求和数据特征，选择合适的机器学习模型，并进行模型训练。部署环境搭建：搭建适合部署机器学习模型的环境，...
使用 Databricks 和 MLflow 进行机器学习模型训练和部署的应用实践| 学习笔记（二）
开发者学堂课程【Databricks数据洞察公开课：使用 Databricks 和 MLflow 进行机器学习模型训练和部署的应用实践】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。课程地址：https://developer.aliyun.com/learning/course/1058/deta...
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