使用 MLflow 和 Databricks 学习机器学习操作流程

作为管理机器学习生命周期的行业标准，MLflow提供了构建可复现且可扩展系统的必要架构。

我们刚刚在freeCodeCamp.org的YouTube频道上发布了一门课程，这门针对MLflow的端到端教程将帮助您掌握如何将机器学习模型从研究阶段应用到实际生产环境中。

该课程首先讲解实验跟踪的基础知识，说明为什么在专业工作流程中，使用超越基本Jupyter笔记本的工具是至关重要的。您将学习如何正确管理模型参数、评估指标以及决策过程记录，从而确保所有投入生产的模型都具备可审计性和可追溯性。

这门课程还涵盖了大语言模型的运营管理内容。您将了解到如何利用提示注册表对模板进行版本控制，通过AI Gateway管理不同的模型提供商，并实现以大语言模型作为评估工具的自动化提示评价系统。通过将这些工具与Databricks和Hugging Face结合使用，您将获得在企业环境中部署和管理复杂模型所需的实际操作经验。

现在就访问freeCodeCamp.org观看这门课程吧，开始构建可用于生产的机器学习系统吧（课程时长为5小时）。

https://youtu.be/tVskbekONlw

技术实践

2026年7月22日

“放松与它在视觉中的作用”：这篇1977年完成的博士论文为现代人工智能研究的发展奠定了基础

当人们提到杰弗里·辛顿时，他们通常会想到反向传播算法、玻尔兹曼机、深度信念网络，以及那些彻底改变了人工智能发展的深度学习技术。然而，很少有人会追溯到他科研生涯的起点。 1977年，在那篇著名的关于反向传播的论文发表之前的近十年时间里，辛顿在爱丁堡大学完成了他的博士论文，题为《松弛机制在视觉认知中的作用》。乍一看，这篇论文似乎只是探讨计算机视觉与松弛算法之间的关系。当我开始阅读它时，我也正是抱着这样的预期。然而，在仔细研读之后，我意识到这篇论文涉及的远不止视觉算法。许多后来成为辛顿研究核心的理念，在当时就已经初具雏形。虽然当时的术语有所不同，数学表达也更为简单，神经网络也尚未成为他研究的重点

阅读全文

技术实践

2026年4月25日