Я новичок в Azure Databricks, хотя у меня есть хороший опыт работы с Databricks, но только на стороне Data Engg. Я немного запутался в Databricks Runtime ML & ML Flow. Какая разница между ними и когда использовать какой? Спасибо
Databricks Runtime для машинного обучения (Databricks Runtime ML) обеспечивает готовую среду для машинного обучения и обработки данных.Он содержит несколько популярных библиотек, включая TensorFlow, PyTorch, Keras и XGBoost, а также возможность распределенного глубокого обучения.IE Несколько вещей предустановлено во время выполнения блоков данных и настроено для вас.https://docs.azuredatabricks.net/user-guide/clusters/mlruntime.html
MLFlow - это платформа с открытым исходным кодом, предназначенная для конца жизненного цикла машинного обучения.MLFlow - это способ отслеживания экспериментов, развертывания моделей и т. Д. https://www.mlflow.org/