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Empaquetar un modelo de aprendizaje automático

En este ejercicio, entrenarás un modelo de regresión lineal de scikit-learn para predecir los beneficios de una empresa unicornio.

Utilizarás el scikit-learn Flavor incorporado en MLflow para empaquetar el modelo. Utilizarás la función de registro automático de Flavor para registrar automáticamente las métricas, los parámetros y el modelo en MLflow Tracking cuando se llame al estimador de ajuste.

Este ejercicio forma parte del curso

Introducción a MLflow

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Instrucciones de ejercicio

  • Importa el Sabor sklearn del módulo mlflow.
  • Pon el Experimento en "Sklearn Model".
  • Utiliza el registro automático del sabor para empaquetar tu modelo.

Ejercicio interactivo práctico

Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.

# Import Scikit-learn flavor
import mlflow.____

# Set the experiment to "Sklearn Model"
mlflow.____("____")

# Set Auto logging for Scikit-learn flavor 
____.____.____()

lr = LinearRegression()
lr.fit(X_train, y_train)

# Get a prediction from test data
print(lr.predict(X_test.iloc[[5]]))
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