Experimentos no MLflow
Os experimentos do MLflow são usados para organizar dados de execuções de treinamento de uma forma que possa ser facilmente pesquisada e consultada para análise depois.
Neste exercício, você vai usar o módulo MLflow para criar um novo experimento chamado Unicorn Model para o seu novo projeto de ML. Você vai adicionar informações úteis ao experimento definindo tags para a versão. Por fim, você vai definir o experimento Unicorn Model como o seu experimento atual, assim, quando começar a rastrear, seus dados serão registrados dentro desse experimento específico.
Este exercício faz parte do curso
Introdução ao MLflow
Instruções do exercício
- Importe o módulo MLflow.
- Crie um novo experimento chamado
"Unicorn Model". - No
Unicorn Model, defina as tags como"version"e"1.0". - Defina o experimento
"Unicorn Model"como o experimento atual para rastreamento.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Import MLflow
import ____
# Create new experiment
mlflow.____("____ ____")
# Tag new experiment
mlflow.____("____", "____")
# Set the experiment
mlflow.____("____ ____")