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एक मशीन लर्निंग मॉडल पैकेज करें

इस अभ्यास में, आप scikit-learn से एक LinearRegression मॉडल को ट्रेन करेंगे ताकि किसी Unicorn Company का प्रॉफिट प्रेडिक्ट किया जा सके.

आप मॉडल को पैकेज करने के लिए MLflow का बिल्ट-इन scikit-learn Flavor इस्तेमाल करेंगे. जब फिट एस्टीमेटर कॉल किया जाएगा, तो आप Flavor के auto logging फंक्शन का उपयोग करके मेट्रिक्स, पैरामीटर, और मॉडल को MLflow Tracking में अपने-आप लॉग करेंगे.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

MLflow परिचय

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • mlflow मॉड्यूल से sklearn Flavor इम्पोर्ट करें.
  • Experiment को "Sklearn Model" पर सेट करें.
  • अपने मॉडल को पैकेज करने के लिए flavor से auto logging का उपयोग करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# 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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