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

ćwiczenie

Tworzenie pliku MLproject dla cyklu życia ML: Ocena modelu

W tym ćwiczeniu będziesz kontynuować tworzenie pliku MLproject do zarządzania krokami cyklu życia ML. Dodasz kolejny punkt wejścia o nazwie model_evaluation. Ten krok w przepływie pracy przyjmuje dane wyjściowe run_id z kroku model_engineering i przeprowadza ocenę modelu na danych treningowych z naszego zbioru danych Insurance.

Bieżący plik MLproject możesz wyświetlić w powłoce IPython, wykonując polecenie print(MLproject).

Instrukcje

100 XP
  • Utwórz punkt wejścia o nazwie model_evaluation.
  • Ustaw parametry dla run_id.
  • Umieść parametr wewnątrz polecenia.