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ML लाइफसाइकल के लिए MLproject बनाना: मॉडल इवैल्यूएशन

इस अभ्यास में, आप अपने MLproject फ़ाइल को आगे बढ़ाकर ML लाइफसाइकल के स्टेप्स मैनेज करेंगे। आप model_evaluation नाम का एक और एंट्री पॉइंट बनाएँगे। वर्कफ़्लो का यह स्टेप model_engineering स्टेप से आने वाले run_id आउटपुट को स्वीकार करता है और हमारे Insurance डेटासेट के ट्रेनिंग डेटा का उपयोग करके मॉडल इवैल्यूएशन चलाता है.

आप IPython Shell में print(MLproject) चलाकर मौजूदा MLproject फ़ाइल प्रिंट कर सकते हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

MLflow परिचय

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • model_evaluation नाम का एंट्री पॉइंट बनाएँ।
  • run_id के लिए पैरामीटर्स सेट करें.
  • पैरामीटर को कमांड के भीतर रखें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

"""
  # Set the model_evaluation entry point
  ____:
    parameters:
      # Set run_id parameter
      ____:
        type: str 
        default: None
    # Set the parameters in the command
    command: "python3.9 evaluate.py {____}"
"""
कोड संपादित करें और चलाएँ