Databricks运行时ML和ML流之间的区别

Question

我对Azure Databricks有点新手，尽管我在Databricks方面有很好的经验，但仅在Data Engg方面。我对Databricks Runtime ML和ML Flow感到有些困惑。它们和何时使用哪个有什么区别？谢谢

Answer 1

用于机器学习的Databricks运行时（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功能。 IE在databricks运行时中预装了很多东西，并为您配置了这些东西。 https://docs.azuredatabricks.net/user-guide/clusters/mlruntime.html

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