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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

Ver curso

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.____("____ ____")
Editar e executar o código