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下面这个多步骤工作流的MLFlow例子清晰的展示了这一切。

...load_raw_data_run = _get_or_run("load_raw_data", {}, git_commit)ratings_csv_uri = os.path.join(load_raw_data_run.info.artifact_uri,                    "ratings-csv-dir")etl_data_run = _get_or_run("etl_data",                   {"ratings_csv": ratings_csv_uri,                    "max_row_limit": max_row_limit},                    git_commit)…als_run = _get_or_run("als",                   {"ratings_data": ratings_parquet_uri,                   "max_iter": str(als_max_iter)},                   git_commit)…_get_or_run("train_keras", keras_params, git_commit, use_cache=False)... 

（编辑：核心网）

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