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MLflow projects मॉड्यूल

MLflow Projects को आप Python में प्रोग्रामेटिक तरीके से भी mlflow projects मॉड्यूल के साथ चला सकते हैं.

इस अभ्यास में आप projects मॉड्यूल का उपयोग करके अपने "Insurance" Project के लिए एक मॉडल ट्रेन करने हेतु एक MLflow Project चलाएँगे. आप अपने MLproject फाइल से एंट्री पॉइंट परिभाषित करेंगे ताकि ट्रेनिंग कोड execute हो सके. आप experiment का नाम "Insurance" भी सेट करेंगे ताकि मॉडल सही MLflow Tracking experiment में ठीक से लॉग हो.

आप IPython शेल में print(MLproject) चलाकर MLproject फाइल की सामग्री पढ़ सकते हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

MLflow परिचय

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • mlflow projects मॉड्यूल से run() फंक्शन कॉल करें.
  • MLproject फाइल के लिए URI को current working directory पर सेट करें.
  • MLproject फाइल के अनुसार एंट्री पॉइंट "main" सेट करें.
  • experiment का नाम "Insurance" सेट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

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,
)
कोड संपादित करें और चलाएँ