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Exercise

ML 라이프사이클을 위한 MLproject 만들기: 모델 엔지니어링

MLproject 파일은 둘 이상의 엔트리 포인트를 포함할 수 있어요. 즉, 하나의 MLproject 파일로 여러 엔트리 포인트를 실행할 수 있으므로, 단일 MLproject 파일로 여러 단계의 워크플로를 실행할 수 있습니다.

이 연습 문제에서는 model_engineering 엔트리 포인트를 포함하는 MLproject 파일의 시작 부분을 만들어 볼 거예요. 이 엔트리 포인트는 Python 스크립트를 실행하며, Logistic Regression 모델의 하이퍼파라미터 값으로 사용되는 fit_intercept와 n_jobs를 매개변수로 받아요. 이 모델은 보험 청구 데이터에서 사람의 성별을 예측하는 데 사용됩니다.

Инструкции

100 XP
  • ML 라이프사이클의 모델 엔지니어링 단계에 대한 엔트리 포인트 model_engineering을(를) 만드세요.
  • 첫 번째 엔트리 포인트 매개변수를 n_jobs, 두 번째를 fit_intercept로 설정하세요.
  • 매개변수는 command 안에 배치하세요.