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

ćwiczenie

Tworzenie wieloetapowego przepływu pracy: ocena modelu

W tym ćwiczeniu stworzysz etap oceny modelu w ramach wieloetapowego przepływu pracy służącego do zarządzania częścią cyklu życia uczenia maszynowego. Skorzystasz z metody run() z modułu MLflow Projects i ustawisz punkt wejścia na model_evaluation. Następnie przekażesz model_engineering_run_id – identyfikator wygenerowany jako wynik poprzedniego ćwiczenia – jako parametr polecenia.

Plik MLproject utworzony w poprzednim kroku jest dostępny w powłoce IPython za pomocą print(MLproject).

Moduł mlflow jest już zaimportowany.

Instrukcje

100 XP
  • Przypisz metodę run() z modułu MLflow Projects do zmiennej model_evaluation.
  • Ustaw argument punktu wejścia na "model_evaluation".
  • Ustaw parametr o nazwie "run_id" z wartością model_engineering_run_id.