1. Učit se
    2. /
  2. Kurzy
    3. /
  3. Úvod do MLflow
Connected

cvičení

Přidání parametrů do MLproject

Definování parametrů v MLflow Projects ti umožňuje zajistit reprodukovatelnost ML kódu. Parametry také zjednodušují spouštění tréninkových experimentů s různými nastaveními, aniž bys musel/a měnit kód.

V tomto cvičení přidáš parametry do souboru MLproject pro hlavní entry point. Tento entry point slouží ke spuštění skriptu train_model.py, který trénuje model Logistické regrese na pojišťovacích datech.

Skript přijímá dva parametry, n_jobs a fit_intercept, což jsou hyperparametry používané při trénování modelu. Začneš přidáním parametru n_jobs do souboru MLproject, poté přidáš parametr fit_intercept a nakonec oba parametry předáš do příkazu spouštěného v hlavním entry pointu.

Pokyny

100 XP
  • Vytvoř parametr n_jobs typu int s výchozí hodnotou 1.
  • Vytvoř druhý parametr fit_intercept typu bool s výchozí hodnotou True.
  • Předej oba parametry do příkazu tak, aby jako první byl n_jobs a za ním fit_intercept.