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Kedrostis
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新框架LOCALIZE增强了机器学习实验的可复现性
一个名为LOCALIZE的新框架已被开发出来，以提高机器学习实验的可复现性并降低其复杂性，特别是在无线定位研究领域。这种面向配置的方法使用人类可读的文件来声明实验，并由工作流编排器管理隔离的阶段，并对所有相关的代码、数据和工件进行版本控制。与Jupyter notebooks和Kedro实现的比较研究表明，LOCALIZE在支持的更改方面需要更少的代码编辑，同时保持可比的性能，并能有效地扩展到更大的数据集。
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MLOps 摩擦：Kedro/ECS 的挑战促使人们避免迁移到 Databricks
本文讨论了 ML 团队在使用 Kedro 和 ECS 时面临的挑战，并质疑遇到的摩擦是源于框架本身还是他们自己的代码库。作者认为，对迁移到 Databricks 的需求可能实际上是团队内部回避关键设计对话的表现。这篇文章旨在帮助运行类似设置的 ML 从业者找出其运营困难的根本原因。