How to use MLflow on AWS to Better Track your Machine Learning Experiments

แชร์
ฝัง
  • เผยแพร่เมื่อ 26 ธ.ค. 2024

ความคิดเห็น • 13

  • @ahmedalaaeldinmohamed9146
    @ahmedalaaeldinmohamed9146 ปีที่แล้ว

    Very Helpful Ahmed, Thanks for sharing

  • @shivanshjayara6372
    @shivanshjayara6372 ปีที่แล้ว

    Now i got the right and required video...

  • @FernandoWittmann
    @FernandoWittmann 2 ปีที่แล้ว

    Thank you Ahmed! That's exacly that I was looking for!

  • @PiyushRaj-on7en
    @PiyushRaj-on7en ปีที่แล้ว

    Hii sir..I trained tflite model and apply mlflow..the whole exp is done in google colab...but models are not logging...(mlflow.tensorflow. autolog) is not working...what can I do for resolving this issue...and also autolog is not working..

  • @dddd8947
    @dddd8947 2 ปีที่แล้ว

    Nice tutorial! Thank you!

  • @aluneka2394
    @aluneka2394 3 ปีที่แล้ว +1

    Thanks u again Ahmed

  • @johnryle8817
    @johnryle8817 2 ปีที่แล้ว

    Nice tutorial. Thx!

  • @blanky_nap
    @blanky_nap 2 ปีที่แล้ว

    Very useful video!

  • @SpicyLike
    @SpicyLike 2 ปีที่แล้ว

    Amazing!!!

  • @mariogalindo876
    @mariogalindo876 2 ปีที่แล้ว

    Logging artifacts from a jupyter notebook didn’t work , someone has any suggestions? in other hand running from a simple python script ran successfully.

    • @mariogalindo876
      @mariogalindo876 2 ปีที่แล้ว

      PD: for someone having this scenario just load s3 buckets keys into notebook using: pip install python-dotenv from a .env file

  • @intern2intern256
    @intern2intern256 3 ปีที่แล้ว

    Hi, thank you for this video! Quick question: Why are we using EC2 instead of Lambda?

    • @BaoNguyen-cx6ee
      @BaoNguyen-cx6ee 2 ปีที่แล้ว +1

      I think it due to the limitation of Lambda. The timeout for each event call is 15 minutes. So in mostly case, your experiment take a huge time to finish. I think that is the reason.