MLFlow untuk pencatatan dan pengambilan data
MLflow adalah platform open-source untuk mengelola siklus hidup ML. Platform ini dapat digunakan untuk melacak eksperimen, mengemas kode ke dalam run yang dapat direproduksi, serta berbagi dan menerapkan model. Pada latihan berikut, Anda akan mencatat beberapa parameter dari eksperimen pelatihan untuk model penyakit jantung Anda. mlflow sudah diimpor, dan model penyakit jantung yang telah dilatih sudah dimuat untuk Anda.
Latihan ini merupakan bagian dari kursus
Machine Learning Ujung ke Ujung
Instruksi latihan
- Inisialisasi eksperimen MLflow bernama
"Logistic Regression Heart Disease Prediction". - Mulai sebuah run, lalu catat koefisien dan intersep model terlatih.
Latihan interaktif langsung praktik
Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.
# Initialize the MLflow experiment
____.____("Logistic Regression Heart Disease Prediction")
# Start a run, log model coefficients and intercept
with ____.____:
for idx, coef in enumerate(model.coef_[0]):
____.____(f"coef_{idx}", ____)
____.____("intercept", model.intercept_[0])
run_id = mlflow.active_run().info.run_id
print(run_id)