or
To ćwiczenie jest częścią kursu
W tym rozdziale poznasz MLflow i dowiesz się, jak pomaga rozwiązywać typowe trudności związane z cyklem życia modeli uczenia maszynowego. Zapoznasz się z czterema głównymi koncepcjami składającymi się na MLflow, ze szczególnym naciskiem na MLflow Tracking. Nauczysz się tworzyć eksperymenty i uruchomienia, a także śledzić metryki, parametry i artefakty. Na koniec nauczysz się programowo przeszukiwać MLflow w celu znajdowania uruchomień eksperymentów spełniających określone kryteria.
W tym rozdziale poznasz modele MLflow. Komponent MLflow Models odgrywa kluczową rolę w etapach oceny i inżynierii modeli w cyklu życia uczenia maszynowego. Dowiesz się, jak MLflow Models standaryzuje pakowanie modeli ML oraz jak je zapisywać, rejestrować i wczytywać. Nauczysz się tworzyć własne modele MLflow, aby uzyskać większą elastyczność w swoich projektach, a także jak oceniać wydajność modeli. Skorzystasz z potężnej koncepcji „Flavors" i na koniec użyjesz narzędzia wiersza poleceń MLflow do wdrożenia modelu.
Bieżące ćwiczenie
Ten rozdział wprowadza koncepcję rejestru modeli MLflow (Model Registry). Dowiesz się, jak rejestr modeli służy do zarządzania cyklem życia modeli ML. Nauczysz się tworzyć modele w rejestrze i wyszukiwać je. Następnie poznasz sposób rejestrowania modeli oraz przenoszenia ich między predefiniowanymi etapami. Na koniec dowiesz się również, jak wdrażać modele z rejestru modeli.
W tym rozdziale zdobędziesz praktyczną wiedzę na temat tego, jak usprawnić kod do analizy danych pod kątem wielokrotnego użytku i odtwarzalności, korzystając z projektów MLflow. Rozdział zaczyna się od omówienia koncepcji MLflow Projects i przeprowadzi cię przez proces tworzenia pliku MLproject. Następnie dowiesz się, jak uruchamiać projekty MLflow zarówno z poziomu wiersza poleceń, jak i modułu MLflow Projects, a także odkryjesz możliwości, jakie daje stosowanie parametrów. Na koniec nauczysz się zarządzać etapami cyklu życia modelu, tworząc wieloetapowy przepływ pracy z użyciem MLflow Projects.