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数据集跟踪是构建稳健且可复现的机器学习模型的基础。在所有数据类型中，由于图像的高维度、可变性和存储要求，它们带来了独特的跟踪挑战。在本文中，我们将演示如何使用 MLflow 的实验跟踪功能和 UI 有效地跟踪图像数据集，为您提供实用的技术，以增强计算机视觉工作流程中数据和模型的跟踪。