Diese Übung ist Teil des Kurses
In diesem Kapitel lernst du den MLflow kennen und erfährst, wie er dir bei einigen Schwierigkeiten im Lebenszyklus des maschinellen Lernens helfen soll. Du wirst mit den vier Hauptkonzepten vertraut gemacht, die den MLflow ausmachen, wobei der Schwerpunkt auf MLflow Tracking liegt. Du lernst, wie du Experimente und Läufe erstellst und wie du Metriken, Parameter und Artefakte verfolgen kannst. Schließlich durchsuchst du den MLflow programmatisch, um Experimentdurchläufe zu finden, die bestimmten Kriterien entsprechen.
In diesem Kapitel wirst du in die MLStrömungsmodelle eingeführt. Die Komponente MLflow Models von MLflow spielt eine wichtige Rolle bei der Modellevaluation und der Modellentwicklung im Lebenszyklus des maschinellen Lernens. Du lernst, wie MLflow Models die Verpackung von ML Modellen standardisiert und wie du sie speichern, protokollieren und laden kannst. Du lernst, wie du benutzerdefinierte MLFlussmodelle erstellst, um deine Anwendungsfälle flexibler zu gestalten, und wie du die Leistung des Modells bewerten kannst. Du wirst das leistungsstarke Konzept der "Flavors" nutzen und schließlich das MLflow Kommandozeilentool für die Modellbereitstellung verwenden.
In diesem Kapitel wird das Konzept des MLFlusses vorgestellt, das als Model Registry bezeichnet wird. Du lernst, wie die Model Registry verwendet wird, um den Lebenszyklus von ML Modellen zu verwalten. Du lernst, wie du Modelle im Modellregister erstellst und nach ihnen suchst. Anschließend lernst du, wie du Modelle in der Model Registry registrierst und wie du Modelle zwischen vordefinierten Phasen übergehen kannst. Schließlich lernst du auch, wie du Modelle aus der Model Registry einsetzen kannst.
In diesem Kapitel erfährst du, wie du deinen Data Science Code mit Hilfe von MLflow Projects wiederverwendbar und reproduzierbar machen kannst. Das Kapitel beginnt mit einer Einführung in das Konzept von MLflow Projects und führt dich durch die Erstellung einer MLProjektdatei. Danach lernst du, wie du MLflow Projects sowohl über die Kommandozeile als auch über das MLflow Projects Modul ausführst und entdeckst, wie du durch die Verwendung von Parametern deinen Code flexibler gestalten kannst. Schließlich lernst du, wie du die einzelnen Schritte im Lebenszyklus des maschinellen Lernens verwalten kannst, indem du mit MLflow Projects einen mehrstufigen Workflow erstellst.
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