MLFlow pro logování a načítání dat
MLflow je open-source platforma pro správu životního cyklu ML projektů. Umožňuje sledovat experimenty, balit kód do reprodukovatelných spuštění a sdílet nebo nasazovat modely. V následujícím cvičení zaloguješ některé parametry trénovacího experimentu pro model predikce srdečních onemocnění. Knihovna mlflow je již naimportovaná a natrénovaný model pro srdeční onemocnění je pro tebe připravený.
Toto cvičení je součástí kurzu
Strojové učení od začátku do konce
Pokyny k cvičení
- Inicializuj experiment v MLflow s názvem
"Logistic Regression Heart Disease Prediction". - Spusť experiment a zaloguj koeficient a intercept natrénovaného modelu.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Initialize the MLflow experiment
____.____("Logistic Regression Heart Disease Prediction")
# Start a run, log model coefficients and intercept
with ____.____:
for idx, coef in enumerate(model.coef_[0]):
____.____(f"coef_{idx}", ____)
____.____("intercept", model.intercept_[0])
run_id = mlflow.active_run().info.run_id
print(run_id)