1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Wprowadzenie do MLflow
Connected

ćwiczenie

Tworzenie pliku MLproject dla cyklu życia modelu: inżynieria modelu

Plik MLproject może zawierać więcej niż jeden punkt wejścia. Oznacza to, że za pomocą jednego pliku MLproject możesz uruchamiać wiele punktów wejścia – a tym samym realizować wieloetapowy przepływ pracy w ramach jednego pliku.

W tym ćwiczeniu zbudujesz początkową wersję pliku MLproject zawierającego punkt wejścia model_engineering. Ten punkt wejścia uruchamia skrypt Pythona, który przyjmuje parametry używane jako wartości hiperparametrów fit_intercept i n_jobs dla modelu regresji logistycznej. Model ten służy do przewidywania płci osoby na podstawie zgłoszenia ubezpieczeniowego.

Instrukcje

100 XP
  • Utwórz punkt wejścia dla etapu inżynierii modelu w cyklu życia modelu uczenia maszynowego – nazwij go model_engineering.
  • Ustaw pierwszy parametr punktu wejścia na n_jobs, a drugi na fit_intercept.
  • Umieść parametry wewnątrz polecenia (command).