Пост изначально опубликован с http://limcheekin.blogspot.com/2021/04/pay-001-for-cloud-hosted-mlflow.html
Предположим, вы практикуете машинное обучение, работаете в стартапе, небольшой компании или любой другой компании с ограниченным бюджетом, и вы хотели бы изучить использование MLflow для управления жизненным циклом машинного обучения вашей команды, но вы не хотите брать на себя проблемы с настройкой собственного экземпляра MLflow. Тогда хорошая новость: «Вы можете иметь свой собственный сервер отслеживания MLflow и пользовательский интерфейс MLflow, работающий в облаке всего за 0,01 доллара США», это звучит невероятно, верно?
Я нашел следующее отличное предложение от AWS Marketplace:
Когда я сталкиваюсь с приведенным выше предложением от InfinStor, я думаю, что это слишком хорошо, чтобы быть правдой, в этом есть большая загвоздка. Решил воспользоваться предложением и попробовать. Прежде всего, я не имею никакого отношения к InfinStor, я написал этот пост просто для того, чтобы поделиться им.
После того, как вы зарегистрируетесь и войдете в консоль InfinStor, вы увидите следующий экран, на котором четко указано, какие могут быть «скрытые» расходы.
Короче говоря, если вы НЕ используете записную книжку Jupyter и проект MLflow с использованием экземпляра EC2, стоимость должна быть минимальной. Чтобы настроить сервер отслеживания MLflow, ознакомьтесь с документацией в разделе «Начальная настройка администратором».
Я протестировал сервер отслеживания MLflow и пользовательский интерфейс MLflow, запустив проект MLflow локально. Вы можете ознакомиться с изменениями, которые я внес в пример helloworld, и просмотреть Использование проектов InfinStor Mlflow, чтобы узнать, как это сделать.
Надеюсь, это поможет. Счастливые выходные! :)
