domino-experiment-tracking
Track traditional ML experiments in Domino using the MLflow-based Experiment Manager. Covers experiment setup, auto-logging for sklearn/TensorFlow/PyTorch, manual logging, artifact storage, run comparison, and model registration. Use when training ML models, logging metrics and parameters, comparing model runs, or registering models.
Installation
Suivez les instructions du dépôt pour votre agent. Consultez les fichiers et dépendances avant l’installation.
Voir la source ↗GuidesInstructions
Fonctions et usage
Track traditional ML experiments in Domino using the MLflow-based Experiment Manager. Covers experiment setup, auto-logging for sklearn/TensorFlow/PyTorch, manual logging, artifact storage, run comparison, and model registration. Use when training ML models, logging metrics and parameters, comparing model runs, or registering models.
Démarrage rapide
Suivez les instructions du dépôt pour votre agent. Consultez les fichiers et dépendances avant l’installation.
Guides ↗Exemples
Consultez les exemples du dépôt source.
Voir la source ↗Historique source
- Date d’indexation
- 2026-01-20
- Mise à jour de l’index
- 2026-01-26
- Branch
- main
Les dates concernent ce répertoire. Consultez le dépôt pour l’historique du code.
GitHub ↗chat Comments (0)
Sign in to join the discussion and leave a comment.
No comments yet. Be the first to share your thoughts!