新しいモデルの登録
MLflow Model Registry は、学習実行中にモデルを登録することもできます。これは、同じ関数でモデルのロギングと登録を行えるため便利です。
この演習では、scikit-learn フレーバーを使って、学習実行中に MLflow Tracking へモデルをログすると同時に Model Registry に登録します。続いて、Model Registry を検索し、モデルが登録されたことを確認します。
このモデルは、"Insurance" の学習データで訓練された既存の登録済みモデルと並んで登録されます。モデルはすでに学習済みで、変数 lr に格納されています。Model Registry を検索する際には、MLflowClient() のインスタンスが client に設定され、フィルター文字列は insurance_filter_string として作成済みです。
この演習はコースの一部です
MLflow 入門
演習の手順
- scikit-learn フレーバーを使って、
lrモデルを"Insurance"に登録します。 clientを使って Model Registry を検索し、モデルが登録されたことを確認します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Log the model using scikit-learn flavor
____.____.____(____, "model", ____="____")
insurance_filter_string = "name = 'Insurance'"
# Search for Insurance models
print(____.____(____=____))