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Module de projets MLflow

Les projets MLflow peuvent également être exécutés de manière programmatique avec Python à l'aide du module mlflow projects.

Dans cet exercice, vous allez exécuter un projet MLflow en utilisant le module projects pour former un modèle pour votre projet "Insurance". Vous définirez le point d'entrée de votre fichier MLproject pour exécuter le code de formation. Vous définirez également le nom de l'expérience "Insurance" afin que le modèle soit correctement enregistré dans la bonne expérience dans le cursus MLflow.

Vous pouvez lire le contenu du fichier MLproject en exécutant print(MLproject) dans le shell IPython.

Cet exercice fait partie du cours

Introduction à MLflow

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Instructions

  • Appelez la fonction run() à partir du module mlflow projects.
  • Définissez le fichier URI pour le fichier MLproject dans le répertoire de travail actuel.
  • Fixez le point d'entrée à "main" conformément au fichier MLproject.
  • Définissez le nom de l'expérience sur "Insurance".

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

import mlflow

# Set the run function from the MLflow Projects module
____.____.____(
  	# Set the URI as the current working directory
    ____='____',
    # Set the entry point to main
    ____='____',
    # Set the experiment name as Insurance
    ____='____',
    env_manager="local",
    synchronous=True,
)
Modifier et exécuter le code