Crear un proyecto ML para el ciclo de vida ML: Ingeniería de modelos

El archivo MLproject puede incluir más de un punto de entrada. Esto significa que puedes utilizar un único archivo MLproject para ejecutar varios puntos de entrada, lo que hace posible ejecutar un flujo de trabajo de varios pasos utilizando un único archivo MLproject.

En este ejercicio vas a construir el principio de un archivo MLproject que contiene el punto de entrada model_engineering. Este punto de entrada ejecutará un script de python que acepta los parámetros utilizados como valores de hiperparámetro para fit_intercept y n_jobs a un modelo de Regresión Logística. Este modelo se utiliza para predecir el sexo de una persona a partir de una reclamación al seguro.

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Introducción a MLflow

Instrucciones de ejercicio

Crea un punto de entrada para el paso de Ingeniería de Modelos del ciclo de vida de ML llamado model_engineering.
Establece el primer parámetro del punto de entrada en n_jobs y el segundo en fit_intercept.
Coloca los parámetros dentro del comando.

Ejercicio interactivo práctico

Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.

"""
name: insurance_model
python_env: python_env.yaml
entry_points:
  # Set the entry point
  ____:
    parameters: 
      # Set n_jobs 
      ____:
        type: int
        default: 1
      # Set fit_intercept
      ____:
        type: bool
        default: True
    # Pass the parameters to the command
    command: "python3.9 train_model.py {____} {____}"
"""

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Introducción a MLflow

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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.

Exercise 1: ¿Qué es MLflow?Exercise 2: Componentes de MLflow Exercise 3: Experimentos MLflow Exercise 4: Seguimiento MLflow Exercise 5: Iniciar una carrera Exercise 6: Registrar una ejecución Exercise 7: ¿Cómo recuperar los datos de ejecución activos?Exercise 8: Consulta de ejecuciones Exercise 9: Buscar ejecuta opciones de consulta Exercise 10: Recorridos de búsqueda

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.

Exercise 1: Introducción a los modelos MLflow Exercise 2: Empaquetar un modelo de aprendizaje automático Exercise 3: Formato de almacenamiento Exercise 4: ¿Qué contiene un archivo MLmodel?Exercise 5: Modelo API Exercise 6: Guardar y cargar un modelo Exercise 7: Registrar y cargar un modelo Exercise 8: Modelos a medida Exercise 9: Crear una clase Python personalizada Exercise 10: Modelo scikit-learn personalizado Exercise 11: Sabor y evaluación de Scikit-learn Exercise 12: Modelo que sirve Exercise 13: Sirviendo a un modelo Exercise 14: Puntuación de un modelo servido

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.

Exercise 1: Introducción al Registro de Modelos MLflow Exercise 2: Crear un modelo Exercise 3: Búsqueda de modelos Exercise 4: Registro de modelos Exercise 5: Registrar modelos existentes Exercise 6: Registrar nuevos modelos Exercise 7: Etapas del modelo Exercise 8: Etapas del modelo en el Registro de Modelos Exercise 9: Etapas del modelo de transición Exercise 10: Implementación de modelos Exercise 11: Servir modelos del Registro de Modelos Exercise 12: Cargar 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.

Exercise 1: Introducción a los proyectos MLflow Exercise 2: Disposición del archivo MLproject Exercise 3: Crear un proyecto ML Exercise 4: Ejecutar proyectos MLflow Exercise 5: Comando de ejecución MLflow Exercise 6: Módulo de proyectos MLflow Exercise 7: Especificación de parámetros Exercise 8: Añadir parámetros a MLproject Exercise 9: Añadir parámetros a la ejecución del proyecto Exercise 10: Flujos de trabajo Exercise 11: Crear un proyecto ML para el ciclo de vida ML: Ingeniería de modelos

Ejercicio actual

Exercise 12: Crear un proyecto ML para el ciclo de vida ML: Evaluación del modelo Exercise 13: Crear un flujo de trabajo de varios pasos: Ingeniería de modelos Exercise 14: Crear un flujo de trabajo de varios pasos: Evaluación del modelo Exercise 15: Resumen