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Empaqueter un modèle de Machine Learning

Dans cet exercice, vous allez entraîner un modèle LinearRegression de scikit-learn pour prédire le profit d'une entreprise « Unicorn ».

Vous utiliserez le flavor scikit-learn intégré de MLflow pour empaqueter le modèle. Vous utiliserez la fonction d'enregistrement automatique du flavor pour consigner automatiquement les mesures, les paramètres et le modèle dans MLflow Tracking lorsque l'estimateur fit est appelé.

Cette activité fait partie du cours

Introduction à MLflow

Voir le cours

Instructions de l’exercice

  • Importez le flavor sklearn à partir du module mlflow.
  • Réglez l'expérience sur "Sklearn Model".
  • Utilisez l'enregistrement automatique du flavor pour empaqueter votre modèle.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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]]))
Modifier et exécuter le code