Este ejercicio forma parte del curso
En este Capítulo, se te presentará MLflow y cómo pretende ayudarte con algunas dificultades del ciclo de vida del Aprendizaje Automático. Se te presentarán los cuatro conceptos principales que componen MLflow, centrándose principalmente en el Seguimiento de MLflow. Aprenderás a crear experimentos y ejecuciones, así como a realizar un seguimiento de las métricas, los parámetros y los artefactos. Por último, buscarás en MLflow mediante programación para encontrar ejecuciones de experimentos que se ajusten a determinados criterios.
En este capítulo se te presentarán los Modelos MLflow. El componente MLflow Models de MLflow desempeña un papel esencial en los pasos de Evaluación de Modelos e Ingeniería de Modelos del ciclo de vida del Aprendizaje Automático. Aprenderás cómo los Modelos MLflow estandarizan el empaquetado de los modelos ML, así como a guardarlos, registrarlos y cargarlos. Aprenderás a crear Modelos MLflow personalizados para dar más flexibilidad a tus casos de uso, así como a evaluar el rendimiento de los modelos. Utilizarás el potente concepto de "Sabores" y, por último, utilizarás la herramienta de línea de comandos MLflow para el despliegue de modelos.
Ejercicio actual
Este Capítulo introduce el concepto de MLflow denominado Registro de Modelos. Conocerás cómo se utiliza el Registro de Modelos para gestionar el ciclo de vida de los modelos de ML. Aprenderás a crear y buscar modelos en el Registro de Modelos. A continuación, aprenderás a registrar modelos en el Registro de Modelos y a realizar transiciones de modelos entre etapas predefinidas. Por último, también aprenderás a desplegar modelos desde el Registro de Modelos.
En este capítulo, obtendrás valiosos conocimientos sobre cómo racionalizar tu código de ciencia de datos para que sea reutilizable y reproducible utilizando Proyectos MLflow. El capítulo comienza introduciendo el concepto de Proyectos MLflow y te guía a través de la creación de un archivo MLproject. A partir de ahí, aprenderás a ejecutar Proyectos MLflow tanto a través de la línea de comandos como del módulo Proyectos MLflow, a la vez que descubres el poder de utilizar parámetros para añadir flexibilidad a tu código. Por último, aprenderás a gestionar los pasos del ciclo de vida del aprendizaje automático creando un flujo de trabajo de varios pasos mediante Proyectos MLflow.