简单近似队列模型度量
model-tracker的Python项目详细描述
模型跟踪器
一个简单的数据存储保持模型和事物的跟踪
本地运行
- 建立博士后，为当地发展服务
docker pull postgres
docker run --rm --name pg-docker -e POSTGRES_PASSWORD=docker -d -p 5432:5432
- 快速开发的Flash数据库
- 填充基本类型表
python -m modeltracker.main
- 假设您一直在开发并希望销毁所有表内容：
python -m modeltracker.main -r
数据库dict
跟踪modeltracker生成的内容
datastore_type：描述数据存储类型，例如BQ或GCS。在
feature_store_metrics：描述与模型目录标识中每个模型相关的度量
job：描述已运行的任务
model\u catalog：描述模型和到state\u id的链接
model_output：描述模型输出的位置和数据存储类型
state：状态目录
task_type：跟踪发生的任务
- 项目
标签：
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